Peacock MCP Server

Cosa fa il server MCP “Peacock”?

Il Peacock MCP Server è progettato per fungere da server Model Context Protocol (MCP) per l’estensione Peacock in Visual Studio Code. Il suo scopo principale è illustrare come un server MCP possa facilitare le connessioni tra assistenti AI e API esterne, migliorando così i flussi di lavoro di sviluppo. Agendo da ponte, il Peacock MCP Server permette agli assistenti AI di interagire in modo programmatico con l’ambiente VS Code, ad esempio personalizzando l’aspetto dell’editor o gestendo impostazioni specifiche di progetto. Questo consente agli sviluppatori di automatizzare attività come la tematizzazione, l’identificazione dei workspace o altre interazioni guidate da API, semplificando e arricchendo l’esperienza di coding.

Elenco dei Prompt

Nessun template di prompt è esplicitamente menzionato nella documentazione o nei file del repository disponibili.

Elenco delle Risorse

Nessuna risorsa esplicita è descritta nella documentazione o nei file del repository disponibili.

Elenco degli Strumenti

Nessuno strumento esplicito è elencato nella documentazione o nei file del repository disponibili, e server.py non è presente in questo repository.

Casi d’Uso di questo MCP Server

• Dimostrazione di interazione con API: Il Peacock MCP Server è pensato principalmente per mostrare come i server MCP possano essere utilizzati per interagire con API. Questo può aiutare gli sviluppatori a capire le best practice per integrare assistenti AI con vari servizi.
• Potenziare le estensioni VS Code: Collegandosi a Peacock tramite MCP, gli sviluppatori possono automatizzare le regolazioni di tema e aspetto nei workspace di VS Code, migliorando i flussi di lavoro del team e l’identificazione dei workspace.
• Automazione dei flussi di lavoro degli sviluppatori: Il server può essere utilizzato come base per automatizzare attività ripetitive, come il cambio dei colori dell’editor in base al contesto del progetto o allo stato CI/CD, riducendo così la configurazione manuale.
• Scopi didattici: Il repository è una risorsa preziosa per chi vuole imparare a implementare server MCP per collegare strumenti AI ad API o sistemi esterni.
• Template per server MCP personalizzati: Gli sviluppatori possono utilizzarlo come modello per creare server MCP propri per altre estensioni o applicazioni che necessitano di interazione tra AI e API.

Come si configura

Windsurf

1. Assicurati che Node.js sia installato sul tuo sistema.
2. Trova il file di configurazione di Windsurf (solitamente wind.config.json).
3. Aggiungi la voce del Peacock MCP Server usando questo frammento JSON:

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

4. Salva il file di configurazione e riavvia Windsurf.
5. Verifica la configurazione controllando che Windsurf riconosca il server Peacock MCP.

Claude

1. Assicurati che Node.js sia disponibile.
2. Apri la configurazione MCP server di Claude (ad esempio claude.json).
3. Aggiungi:

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

4. Salva e riavvia Claude.
5. Conferma che il Peacock MCP Server sia elencato nell’interfaccia di Claude.

Cursor

1. Installa Node.js.
2. Apri il file cursor.config.json di Cursor.
3. Inserisci:

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

4. Salva il file e riavvia Cursor.
5. Testa invocando un comando che utilizzi il server MCP.

Cline

1. Assicurati che Node.js sia installato.
2. Modifica o crea il file di configurazione di Cline (ad es. cline.config.json).
3. Aggiungi il server MCP:

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

4. Salva e riavvia Cline.
5. Verifica la riuscita della registrazione del server MCP.

Protezione delle chiavi API

Conserva le chiavi API come variabili d’ambiente e richiamale nella configurazione. Esempio:

{
  "mcpServers": {
    "peacock-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["@johnpapa/peacock-mcp@latest"],
      "env": {
        "API_KEY": "${PEACOCK_API_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "apiKey": "${PEACOCK_API_KEY}"
      }
    }
  }
}

Come usare questo MCP nei flow

Utilizzo di MCP in FlowHunt

Per integrare server MCP nel tuo flusso 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:

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

Una volta configurato, l’agente AI potrà usare questo MCP come strumento con accesso a tutte le sue funzioni e capacità. Ricorda di cambiare “peacock-mcp” con il vero nome del tuo server MCP e sostituire l’URL con quello del tuo server MCP.

Panoramica

Dalle tabelle emerge che il Peacock MCP server funge da valido progetto dimostrativo ma manca di documentazione dettagliata, template di prompt, risorse e definizioni di strumenti, limitandone l’utilità pratica per integrazioni MCP avanzate. Il suo principale valore è come punto di partenza o per l’apprendimento nello sviluppo di server MCP.

MCP Score

Valutazione complessiva: 3/10 – Questo server MCP è un utile riferimento per iniziare ma è piuttosto limitato in termini di documentazione e funzionalità per un utilizzo reale.