Pinner MCP Server

Cosa fa il server MCP “Pinner”?

Il Pinner MCP Server è un server Model Context Protocol (MCP) progettato per aiutare gli sviluppatori a fissare le dipendenze di terze parti—nello specifico immagini base Docker e GitHub Actions—ai loro digest immutabili. Garantendo che le dipendenze siano referenziate tramite una versione esatta e immodificabile, Pinner contribuisce a rafforzare la sicurezza della supply chain e la riproducibilità nei progetti software. Questo server funge da ponte tra assistenti AI e sistemi esterni, abilitando workflow automatizzati per task di gestione delle dipendenze come risoluzione, aggiornamento o applicazione dei pin. Pinner MCP è particolarmente utile per ambienti che richiedono un controllo rigoroso sulle dipendenze, supportando l’affidabilità del software e le best practice di sviluppo.

Elenco dei Prompt

• Fissa le GitHub Actions al loro commit hash
  Usa questo template di prompt per convertire automaticamente i riferimenti delle GitHub Actions nei workflow ai rispettivi hash di commit.
• Fissa le immagini base dei container ai digest
  Questo prompt garantisce che le immagini base Docker siano referenziate usando i digest immutabili invece che i tag.
• Aggiorna le versioni fissate delle immagini base dei container
  Un prompt di workflow per aggiornare le immagini base Docker ai digest più recenti, quando opportuno.

Elenco delle Risorse

Nessuna risorsa esplicita documentata nel repository o nella documentazione.

Elenco degli Strumenti

Nessuna definizione di strumenti trovata nel codice o nella documentazione disponibili.

Casi d’Uso di questo MCP Server

• Applicazione di dipendenze immutabili
  Aggiorna automaticamente le configurazioni CI/CD per usare digest immutabili per immagini Docker e GitHub Actions, riducendo il rischio di attacchi alla supply chain.
• Pinning delle dipendenze automatizzato
  Semplifica code review e merge assicurando che tutte le azioni e immagini di terze parti siano fissate, migliorando la riproducibilità.
• Conformità continua
  Integra con i workflow di sviluppo per auditare e aggiornare regolarmente i pin delle dipendenze, aiutando i team a mantenere la conformità con policy di sicurezza interne o esterne.
• Manutenzione collaborativa del codice
  Permetti agli assistenti AI di supportare gli sviluppatori suggerendo o applicando le best practice di pinning su più repository.
• Rafforzamento della sicurezza DevOps
  Riduci le deviazioni e gli aggiornamenti indesiderati negli ambienti di build controllando rigorosamente le versioni delle dipendenze.

Come configurarlo

Windsurf

Nessun dettaglio di setup Windsurf esplicito fornito.

Claude

Nessun dettaglio di setup Claude esplicito fornito.

Cursor

1. Assicurati di avere Docker installato e che tu possa avviare i container.
2. Apri (o crea) .cursor/mcp.json nel tuo progetto.
3. Aggiungi il seguente snippet JSON per definire il Pinner MCP server:

   {
     "mcpServers": {
       "pinner-mcp-stdio-server": {
         "command": "docker",
         "args": [
           "run",
           "--rm",
           "-i",
           "ghcr.io/safedep/pinner-mcp:latest"
         ]
       }
     }
   }
   

4. Abilita il MCP server nelle impostazioni di Cursor.
5. Salva la configurazione e riavvia Cursor se necessario.

Sicurezza delle API Key

Nessuna richiesta di API key specificata per Pinner MCP. Se necessario, normalmente useresti una sezione env per passare variabili d’ambiente. Ad esempio:

{
  "mcpServers": {
    "pinner-mcp-stdio-server": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "--rm",
        "-i",
        "ghcr.io/safedep/pinner-mcp:latest"
      ],
      "env": {
        "API_KEY": "${env:PINNER_API_KEY}"
      },
      "inputs": {}
    }
  }
}

Cline

Nessun dettaglio di setup Cline esplicito fornito.

Come usare questo MCP nei flussi

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:

{
  "pinner-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 “MCP-name” con il vero nome del tuo server MCP (ad es. “pinner-mcp”) e di sostituire l’URL con quello del tuo server MCP.

Panoramica

In base alle tabelle sopra, il Pinner MCP Server offre un workflow chiaro e di valore per il pinning delle dipendenze ma manca di una documentazione dettagliata su risorse, strumenti e funzionalità MCP avanzate. Un README solido e focus su casi d’uso pratici sono punti di forza, ma potrebbe beneficiare di dettagli più ricchi a livello di protocollo e una documentazione di supporto più ampia per altre piattaforme.

Punteggio MCP

Valutazione:
Attribuirei a questo MCP server un 4/10 per completezza del protocollo. Fornisce uno scopo chiaro e un utilizzo pratico per il pinning delle dipendenze, ma manca di documentazione e di implementazione esplicita di risorse MCP, strumenti e funzionalità avanzate come root o sampling. È pratico e open source, ma non completamente documentato come implementazione generica di un MCP server.