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Debugg AI MCP Server offre automazione del browser guidata dall’IA e test UI end-to-end per applicazioni web. Integralo con FlowHunt o pipeline CI/CD per automatizzare i test UI, simulare il comportamento degli utenti e analizzare l’output visivo, tutto tramite linguaggio naturale o strumenti CLI.
Il server n8n MCP consente un'integrazione senza soluzione di continuità tra gli assistenti AI e la piattaforma di automazione n8n, permettendo agli utenti FlowHunt di avviare, monitorare e gestire workflow automatizzati tramite agenti AI.
Il Prefect MCP Server collega gli assistenti AI e la piattaforma Prefect per l'orchestrazione dei workflow, permettendo la gestione tramite linguaggio naturale di flussi, deployment, esecuzioni e altro ancora. Automatizza, monitora e controlla facilmente le risorse Prefect tramite FlowHunt o altre interfacce AI.
Il server Unleash MCP collega assistenti AI e applicazioni LLM al sistema Unleash Feature Toggle, abilitando la gestione automatizzata dei flag di funzionalità, la scoperta di progetti e l’esposizione dinamica delle feature per workflow guidati dall’AI.
Il Server MCP di Azure DevOps funge da ponte tra le richieste in linguaggio naturale e l’API REST di Azure DevOps, consentendo ad assistenti AI e strumenti di automatizzare i flussi di lavoro DevOps, gestire work item e accedere alle informazioni di progetto/squadra direttamente da interfacce conversazionali.
Il server MCP snyk-ls collega gli assistenti AI e i flussi di lavoro di sviluppo con gli strumenti di sicurezza di Snyk, consentendo la scansione delle vulnerabilità del codice, la gestione dei risultati di sicurezza e raccomandazioni contestuali direttamente negli ambienti di sviluppo tramite il Model Context Protocol (MCP).
Alibaba Cloud Ops MCP Server consente un'integrazione senza soluzione di continuità con le API di Alibaba Cloud, offrendo agli agenti AI la possibilità di automatizzare la gestione delle risorse, il monitoraggio e i flussi di lavoro DevOps tramite interfacce standardizzate Model Context Protocol.
Il Cronlytic MCP Server offre un'automazione senza soluzione di continuità basata su AI per l'infrastruttura serverless dei cron job, permettendo agli LLM di gestire, monitorare e ottimizzare le attività pianificate tramite un'interfaccia unificata Model Context Protocol (MCP).
Il GitHub Actions MCP Server consente agli assistenti AI di gestire i workflow di GitHub Actions, automatizzare le operazioni CI/CD, analizzare le esecuzioni dei workflow e aumentare la sicurezza nelle pipeline di sviluppo software.
Il server Helm Chart CLI MCP collega gli assistenti AI al package manager Helm per Kubernetes, consentendo l’automazione in linguaggio naturale dei flussi di lavoro Helm come installazione chart, gestione repository ed esecuzione comandi. Aumenta la produttività degli sviluppatori e semplifica le operazioni Kubernetes esponendo le funzionalità di Helm agli strumenti guidati dall’AI.
Il Server Cloudflare MCP funge da ponte tra assistenti AI e i servizi cloud di Cloudflare, abilitando l'automazione in linguaggio naturale per configurazioni, log, build e documentazione. Integra facilmente le API e l’osservabilità di Cloudflare nei flussi di lavoro AI con una configurazione sicura e robusta.
Integra e automatizza dashboard, sorgenti dati e strumenti di monitoraggio di Grafana nei flussi di lavoro di sviluppo guidati dall’AI utilizzando il Grafana MCP Server di FlowHunt. Abilita una gestione delle dashboard, esecuzione di query e integrazione di osservabilità AI senza soluzione di continuità.
Il server Raygun MCP funge da ponte tra assistenti AI e la robusta API di Raygun, abilitando la gestione automatizzata degli errori, il monitoraggio dei deployment, il monitoraggio delle prestazioni, la gestione delle source map e l'amministrazione del team all'interno dei flussi di lavoro FlowHunt.
Il server MCP k8s-multicluster-mcp offre una gestione centralizzata e senza interruzioni di più cluster Kubernetes tramite un'API standardizzata, supportando operazioni sulle risorse, cambio di contesto e confronti tra cluster per flussi di lavoro AI e team di sviluppo.
Il Kong Konnect MCP Server integra assistenti AI con l'API Gateway di Kong Konnect, abilitando query in linguaggio naturale per analytics, configurazione e gestione del control plane tramite strumenti standardizzati Model Context Protocol (MCP).
MCP Discovery è uno strumento da riga di comando basato su Rust che automatizza la scoperta e la documentazione delle capacità, degli strumenti e delle risorse degli MCP Server. Genera documentazione completa e aggiornata in formato Markdown, HTML o testo per un'integrazione fluida nei flussi di lavoro degli sviluppatori e nelle pipeline CI.
Il server mcp-server-docker MCP consente agli assistenti AI di gestire i container Docker tramite linguaggio naturale. Integra questo MCP con FlowHunt e altri client per l'orchestrazione automatizzata dei container, introspezione, debug e gestione dei dati persistenti.
Il Server MCP Risorse AWS consente agli assistenti AI di gestire e interrogare le risorse AWS in modo conversazionale utilizzando Python e boto3. Integra una potente automazione e gestione AWS nei tuoi workflow FlowHunt con operazioni sicure e basate su permessi.
Il Terminal Controller MCP Server consente l'esecuzione sicura di comandi terminale, la navigazione nelle directory e le operazioni sul file system tramite un'interfaccia standardizzata. Collega assistenti AI e ambienti host, abilitando l'automazione e la gestione sicura di attività a livello di sistema.
Integra gli assistenti AI con l'API di Terraform Cloud utilizzando il Terraform Cloud MCP Server. Gestisci l'infrastruttura tramite linguaggio naturale, automatizza le attività di workspace e progetto e semplifica i workflow infrastructure-as-code, tutto dalle tue piattaforme AI preferite.
Il Windows CLI MCP Server collega gli assistenti AI alle interfacce a riga di comando di Windows e ai sistemi remoti tramite SSH, offrendo esecuzione di comandi sicura e programmabile e automazione per ambienti locali e remoti.
L'AWS Cost Explorer MCP Server collega assistenti AI come Claude con AWS Cost Explorer e i Bedrock Model Invocation Logs, abilitando query e analisi dei dati di spesa cloud in linguaggio naturale per una gestione e reportistica avanzata dei costi AWS.
Il Consul MCP Server collega assistenti AI e strumenti per sviluppatori con le potenti API di service discovery, health checking e key-value store di HashiCorp Consul. Questa integrazione consente a workflow guidati dall’AI di automatizzare la gestione dell’infrastruttura, il monitoraggio in tempo reale, la gestione degli eventi e la configurazione dinamica in ambienti basati su Consul.
Rust MCP Filesystem è un server MCP incredibilmente veloce, asincrono e leggero scritto in Rust, che consente operazioni sicure ed efficienti sul filesystem per flussi di lavoro assistiti dall'IA. Offre ricerca avanzata tramite glob, sicurezza in sola lettura come impostazione predefinita e integrazione fluida con FlowHunt e altri strumenti di sviluppo.
Il server Honeycomb MCP collega gli assistenti AI ai dati di osservabilità Honeycomb, consentendo agli LLM di analizzare in modo sicuro metriche, dashboard e comportamento del codice per flussi di lavoro aziendali. Automatizza l'analisi dei dati, accelera l'indagine sulle cause principali e semplifica la gestione degli SLO nelle operazioni di sviluppo.
Integra Apache Airflow nei tuoi workflow FlowHunt con il server MCP Apache Airflow. Questo bridge consente agli agenti AI di gestire, monitorare e automatizzare i DAG di Airflow tramite un protocollo standardizzato, sbloccando un'orchestrazione del workflow senza soluzione di continuità, monitoraggio e gestione dinamica delle pipeline.
Il server Nomad MCP funge da ponte tra assistenti AI e HashiCorp Nomad, abilitando orchestrazione in tempo reale, gestione dei job e automazione dell'infrastruttura direttamente dai workflow FlowHunt e altri strumenti AI.
Il Terraform MCP Server collega FlowHunt e agenti AI al Terraform Registry, permettendo la scoperta, l’estrazione e l’analisi automatizzata di provider, moduli e risorse Terraform per workflow avanzati di Infrastructure as Code.
Il server WildFly MCP collega i server WildFly agli strumenti di intelligenza artificiale generativa, consentendo la gestione e il monitoraggio degli ambienti WildFly tramite FlowHunt con linguaggio naturale. Automatizza le operazioni del server, semplifica la risoluzione dei problemi e integra flussi di lavoro guidati dall’IA per un’amministrazione efficiente.
Il Dynatrace MCP Server collega la piattaforma di osservabilità Dynatrace ai tuoi flussi di lavoro AI su FlowHunt, consentendo l'accesso in tempo reale a metriche di produzione, log, anomalie ed eventi di sicurezza per un debug, monitoraggio e automazione migliorati.
Il Server MCP 1Panel collega gli assistenti AI e la piattaforma di gestione 1Panel, abilitando automazione, operazioni remote sicure e integrazione AI in tempo reale per i flussi di lavoro di amministrazione di sistema.
Il Pinner MCP Server per FlowHunt consente il pinning automatizzato e sicuro delle immagini base Docker e delle GitHub Actions su digest immutabili, migliorando la sicurezza della supply chain e la riproducibilità nei flussi di sviluppo.
Il Server MCP LaunchDarkly collega assistenti e agenti AI con la piattaforma di gestione delle feature di LaunchDarkly tramite il Model Context Protocol, abilitando la gestione automatizzata dei feature flag, la configurazione degli ambienti, l'orchestrazione dei rollout e l'automazione dei workflow all'interno di strumenti AI-powered.
Il Server MCP per Telefono è un plugin per il Model Context Protocol (MCP) che consente il controllo remoto dei dispositivi Android tramite comandi ADB. Collega assistenti AI e dispositivi Android per automazione, gestione e interazioni in tempo reale, potenziando i flussi di lavoro che richiedono accesso diretto ai dispositivi fisici.
L'Atlassian MCP Server collega gli assistenti AI agli strumenti Atlassian come Jira e Confluence, consentendo la gestione automatizzata dei progetti, il recupero della documentazione e flussi di lavoro di sviluppo software migliorati all'interno di FlowHunt.
Il Server MCP CircleCI collega la potente infrastruttura CI di CircleCI con l'ecosistema MCP, permettendo agli assistenti AI di automatizzare e monitorare i workflow, accedere ad analytics delle build e ottimizzare le pipeline di sviluppo direttamente da FlowHunt.
MCP Create è un servizio di gestione dinamica dei server che consente la creazione, l'esecuzione e l'orchestrazione on-demand di più server MCP. Progettato per workflow AI scalabili e modulari, permette agli sviluppatori di avviare, aggiornare e gestire server MCP in modo programmatico, supportando l'esecuzione robusta degli strumenti e la gestione del ciclo di vita.
Il server MCP mcp-k8s-go consente agli assistenti AI di interagire in modo programmatico con i cluster Kubernetes tramite il Model Context Protocol, automatizzando e semplificando i flussi di lavoro DevOps attraverso un'interfaccia standardizzata.
Il Server MCP Multicluster consente ai sistemi GenAI e agli strumenti di sviluppo di gestire, monitorare e orchestrare risorse su più cluster Kubernetes tramite il Model Context Protocol (MCP), abilitando l'automazione intelligente e flussi di lavoro DevOps semplificati.
Il Server MCP System Health per FlowHunt consente il monitoraggio remoto in tempo reale dei server Linux—esponendo metriche di CPU, memoria, disco, rete e sicurezza agli assistenti AI tramite il Multi-Channel Protocol. Automatizza i controlli di salute dell'infrastruttura, ricevi avvisi basati su soglia e semplifica i flussi di lavoro DevOps con l'integrazione diretta dell'AI.
ssh-mcp-server è un server sicuro Model Context Protocol (MCP) che consente ad assistenti AI e strumenti di sviluppo di eseguire comandi SSH e trasferire file su server remoti in modo sicuro, senza mai esporre le credenziali. Ideale per la gestione remota, l'automazione dei deployment e la sincronizzazione dei file nei tuoi workflow FlowHunt.
Il Vantage MCP Server collega gli assistenti AI e i client MCP ai tuoi dati di costo cloud, consentendo interrogazioni e analisi dei costi cloud in linguaggio naturale tramite le API di Vantage. Analizza, previsiona e gestisci facilmente le spese cloud per AWS, Azure, GCP e altro ancora.
Il server Heroku MCP collega gli assistenti AI con la piattaforma Heroku, consentendo la gestione automatizzata delle app, i deployment, il monitoraggio delle risorse e la configurazione tramite strumenti standardizzati Model Context Protocol (MCP). Integra Heroku nei tuoi flussi di lavoro guidati dall'AI per un'automazione cloud semplificata.
Il Server Confluent MCP consente agli assistenti AI di interagire con le API Confluent Cloud, abilitando la gestione in linguaggio naturale dei topic Kafka, dei connettori e dei job Flink SQL per operazioni di streaming dati automatizzate e semplificate.
Integra i tuoi assistenti AI con l’API della piattaforma JFrog utilizzando il Server JFrog MCP. Automatizza la gestione dei repository, il tracciamento delle build, il monitoraggio runtime, la ricerca degli artefatti e l’analisi delle vulnerabilità per flussi di lavoro DevOps potenziati.
Il server MCP Codacy collega gli assistenti AI con la piattaforma Codacy, abilitando automazione della qualità del codice, analisi di sicurezza, gestione dei repository e ottimizzazione del flusso di lavoro degli sviluppatori tramite accesso programmatico alla solida API di Codacy.
Il Server MCP Kibana collega assistenti AI con Kibana, abilitando ricerca automatizzata, gestione delle dashboard, monitoraggio degli alert e reporting tramite il protocollo standardizzato Model Context Protocol per workflow potenti e guidati dall’IA.
Il server MCP Kubernetes fa da ponte tra assistenti AI e cluster Kubernetes, abilitando automazione guidata dall'AI, gestione delle risorse e flussi DevOps attraverso comandi MCP standardizzati.
Integra potenti funzionalità di invio email programmabile nei tuoi flussi di lavoro AI con il Resend MCP Server. Collega senza soluzione di continuità agenti AI all'API email di Resend per automatizzare notifiche, email transazionali e comunicazioni di workflow.
Il Keycloak MCP Server consente la gestione intelligente tramite AI di utenti e realm Keycloak attraverso un'interfaccia Model Context Protocol (MCP), automatizzando attività amministrative come la creazione e cancellazione utenti, elenchi di realm e utenti, per ottimizzare i flussi di lavoro DevOps.
Il Kubernetes MCP Server fa da ponte tra assistenti AI e cluster Kubernetes/OpenShift, abilitando la gestione programmata delle risorse, le operazioni sui pod e l'automazione DevOps tramite workflow in linguaggio naturale.
Il server KubeSphere MCP consente agli assistenti AI e agli strumenti di sviluppo LLM di gestire senza interruzioni i cluster KubeSphere, automatizzando attività come la gestione di workspace, cluster, utenti ed estensioni per potenziare lo sviluppo cloud-native e i flussi di lavoro DevOps.
MCP-NixOS è un server Model Context Protocol per NixOS, che consente ad assistenti AI e sviluppatori di accedere e gestire in modo programmatico le configurazioni NixOS, i pacchetti e lo stato del sistema. Semplifica l'automazione dell'infrastruttura, build riproducibili e workflow DevOps potenziati dall'AI.
ntfy-mcp è un server MCP che funge da ponte di notifica tra assistenti AI e il servizio di notifiche ntfy, abilitando avvisi in tempo reale sul completamento dei task e flussi di lavoro di sviluppo ottimizzati.
Il server Postman MCP consente agli assistenti AI di eseguire collezioni Postman e automatizzare i flussi di test API tramite Newman, il tutto attraverso un'interfaccia MCP standardizzata. Integra la validazione delle API, la gestione degli ambienti e report dettagliati dei test nei tuoi flussi di QA guidati dall'AI.
Il Pulumi MCP Server consente agli assistenti AI e agli strumenti di sviluppo di gestire l’infrastruttura cloud in modo programmatico, mettendo in comunicazione la piattaforma infrastructure-as-code di Pulumi con il Model Context Protocol (MCP). Semplifica i deployment, automatizza gli aggiornamenti e controlla le risorse cloud direttamente dai tuoi ambienti preferiti potenziati dall’AI.
Il server MCP Containerd collega il runtime di Containerd con il Model Context Protocol (MCP), consentendo ad agenti AI e workflow di automazione di gestire container, pod e immagini in modo programmato. Offre a DevOps e ambienti guidati da AI una gestione robusta del ciclo di vita dei container e delle immagini tramite endpoint standardizzati.
Il Server MCP JMeter collega Apache JMeter a flussi di lavoro guidati dall'IA, consentendo test delle prestazioni automatizzati, analisi e integrazione senza soluzione di continuità nelle pipeline di sviluppo. Espone le funzionalità di JMeter come strumenti e risorse per ambienti di ingegneria moderni potenziati dall'IA.
Il Server MCP RabbitMQ consente agli assistenti AI di gestire, automatizzare e interagire con i broker di messaggistica RabbitMQ tramite il Model Context Protocol (MCP). Semplifica la gestione delle code, l'amministrazione del broker e le operazioni dinamiche sui messaggi per sistemi distribuiti robusti—completamente integrato nei flussi di lavoro FlowHunt.
Il Server Prometheus MCP consente agli assistenti AI di interagire con le metriche Prometheus utilizzando interfacce standardizzate Model Context Protocol (MCP). Supporta query PromQL, scoperta delle metriche, accesso ai metadati e analisi delle serie temporali per il monitoraggio automatico e approfondimenti infrastrutturali guidati dall'AI.
