Litmus MCP Server

Cosa fa il “Litmus” MCP Server?

Il Litmus MCP (Model Context Protocol) Server è il server ufficiale sviluppato da Litmus Automation che consente ai Large Language Model (LLM) e ai sistemi intelligenti di interagire senza soluzione di continuità con Litmus Edge per la configurazione, il monitoraggio e la gestione dei dispositivi. Basato su MCP SDK e conforme alla specifica Model Context Protocol, Litmus MCP Server permette agli assistenti AI di collegarsi a fonti dati industriali esterne e dispositivi IoT, potenziando così i flussi di sviluppo. Questo server svolge un ruolo fondamentale nel facilitare attività come interrogazioni sui dati dei dispositivi, gestione remota, monitoraggio in tempo reale e automazione dei workflow, rappresentando uno strumento potente per soluzioni IoT industriali e automazione intelligente.

Elenco dei Prompt

Nessun template di prompt specifico è stato menzionato o documentato nel repository.

Elenco delle Risorse

Nessuna risorsa MCP esplicita è documentata nel repository.

Elenco degli Strumenti

Nessuna definizione di strumenti trovata in server.py o file equivalenti in questo repository.

Casi d’uso di questo MCP Server

• Configurazione dei dispositivi
  Utilizza Litmus MCP Server per configurare da remoto dispositivi industriali connessi tramite Litmus Edge, semplificando il deployment e la gestione in più ambienti.
• Monitoraggio in tempo reale
  Consenti a LLM e sistemi intelligenti di ricevere dati e allarmi in tempo reale dai dispositivi edge, migliorando i tempi di risposta operativi.
• Automazione della gestione dispositivi
  Automatizza le attività di gestione ordinaria dei dispositivi come aggiornamenti firmware, controlli di stato e diagnostica, riducendo l’intervento manuale e il tasso di errore.
• Integrazione nei workflow
  Integra le capacità del MCP Server in flussi di lavoro di automazione più ampi, collegando dati e azioni di controllo dei dispositivi con la logica di business e strumenti di analisi.

Come impostarlo

Windsurf

1. Assicurati di avere installato Node.js e Windsurf.
2. Apri il file di configurazione di Windsurf.
3. Aggiungi il Litmus MCP Server utilizzando questo snippet JSON:

   "mcpServers": {
     "litmus-mcp": {
       "command": "npx",
       "args": ["@litmus/mcp-server@latest"]
     }
   }
   

4. Salva la configurazione e riavvia Windsurf.
5. Verifica la configurazione tramite l’interfaccia Windsurf.

Esempio di protezione delle chiavi API

"mcpServers": {
  "litmus-mcp": {
    "command": "npx",
    "args": ["@litmus/mcp-server@latest"],
    "env": {
      "LITMUS_API_KEY": "${LITMUS_API_KEY}"
    },
    "inputs": {
      "apiKey": "${LITMUS_API_KEY}"
    }
  }
}

Claude

1. Installa Node.js e configura Claude.
2. Individua il file di configurazione di Claude.
3. Inserisci il Litmus MCP Server sotto mcpServers:

   "mcpServers": {
     "litmus-mcp": {
       "command": "npx",
       "args": ["@litmus/mcp-server@latest"]
     }
   }
   

4. Salva le modifiche e riavvia Claude.
5. Controlla la disponibilità del server dall’interfaccia Claude.

Esempio di protezione delle chiavi API

"mcpServers": {
  "litmus-mcp": {
    "command": "npx",
    "args": ["@litmus/mcp-server@latest"],
    "env": {
      "LITMUS_API_KEY": "${LITMUS_API_KEY}"
    },
    "inputs": {
      "apiKey": "${LITMUS_API_KEY}"
    }
  }
}

Cursor

1. Assicurati che Node.js e Cursor siano installati.
2. Modifica il file di configurazione di Cursor.
3. Aggiungi la seguente configurazione:

   "mcpServers": {
     "litmus-mcp": {
       "command": "npx",
       "args": ["@litmus/mcp-server@latest"]
     }
   }
   

4. Salva il file e riavvia Cursor.
5. Conferma la connessione del server MCP in Cursor.

Esempio di protezione delle chiavi API

"mcpServers": {
  "litmus-mcp": {
    "command": "npx",
    "args": ["@litmus/mcp-server@latest"],
    "env": {
      "LITMUS_API_KEY": "${LITMUS_API_KEY}"
    },
    "inputs": {
      "apiKey": "${LITMUS_API_KEY}"
    }
  }
}

Cline

1. Verifica che Node.js e Cline siano installati.
2. Apri la configurazione di Cline.
3. Inserisci la configurazione di Litmus MCP Server:

   "mcpServers": {
     "litmus-mcp": {
       "command": "npx",
       "args": ["@litmus/mcp-server@latest"]
     }
   }
   

4. Salva il file di configurazione e riavvia Cline.
5. Valida la configurazione tramite l’interfaccia di Cline.

Esempio di protezione delle chiavi API

"mcpServers": {
  "litmus-mcp": {
    "command": "npx",
    "args": ["@litmus/mcp-server@latest"],
    "env": {
      "LITMUS_API_KEY": "${LITMUS_API_KEY}"
    },
    "inputs": {
      "apiKey": "${LITMUS_API_KEY}"
    }
  }
}

Come usare questo MCP nei flow

Utilizzo di MCP in FlowHunt

Per integrare i server MCP nel tuo workflow FlowHunt, inizia aggiungendo il componente MCP al tuo flow e collegandolo al tuo agente AI:

Clicca sul componente MCP per aprire il pannello di configurazione. Nella sezione di configurazione MCP di sistema, inserisci i dettagli del tuo server MCP usando questo formato JSON:

{
  "litmus-mcp": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Una volta configurato, l’agente AI sarà in grado di utilizzare questo MCP come strumento con accesso a tutte le sue funzioni e capacità. Ricorda di cambiare "litmus-mcp" con il vero nome del tuo server MCP e di sostituire l’URL con quello del tuo MCP server.

Panoramica

Un’attenta revisione di questo repository mostra che, sebbene le istruzioni di configurazione e integrazione siano chiare e i casi d’uso ben definiti, attualmente non ci sono documentazioni o codice che dettaglino template di prompt, risorse MCP esplicite o implementazioni di strumenti.

La nostra opinione

Questo server MCP è ben documentato per quanto riguarda setup e integrazione, in particolare per casi d’uso IoT industriali. Tuttavia, rispetto a server più ricchi di funzionalità, attualmente manca di dettagli su template di prompt, esposizione di risorse e strumenti eseguibili, che sono i principali primitivi MCP. Pertanto, sebbene sia forte per scenari di gestione dispositivi e automazione, gli sviluppatori che cercano workflow LLM più approfonditi potrebbero trovarlo limitato allo stato attuale.

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