Fireproof MCP Server

Wat doet de “Fireproof” MCP Server?

De Fireproof MCP (Model Context Protocol) Server fungeert als brug tussen AI-assistenten en een Fireproof-database, waardoor naadloze opslag en het ophalen van JSON-documenten via LLM-toolgebruik mogelijk wordt. Het biedt een eenvoudige maar doeltreffende manier om CRUD-bewerkingen (Create, Read, Update, Delete) uit te voeren en maakt het mogelijk documenten te zoeken en sorteren op elk veld. Deze server verrijkt AI-ontwikkelworkflows door assistenten in staat te stellen programmatisch te interacteren met permanente data, wat het beheren van gestructureerde informatie vereenvoudigt, datagedreven taken automatiseert en integratie met externe tools of API’s mogelijk maakt. De Fireproof MCP Server is vooral nuttig in scenario’s waar AI data on-the-fly moet lezen of wijzigen, en ondersteunt geavanceerde ontwikkel- en prototypingworkflows.

Lijst van Prompts

Geen prompt-templates worden genoemd in de repository.

Lijst van Bronnen

Er worden geen expliciete MCP-bronnen beschreven in de beschikbare documentatie of bestanden.

Lijst van Tools

• CRUD-bewerkingen: De server implementeert basis Create, Read, Update en Delete-bewerkingen voor JSON-documenten, waardoor AI-clients hun eigen gestructureerde data binnen de Fireproof-database kunnen beheren.
• Documenten zoeken: Maakt het mogelijk documenten te zoeken gesorteerd op elk veld, wat AI-clients flexibiliteit biedt in het ophalen en manipuleren van data.

Gebruiksscenario’s van deze MCP Server

• Permanente gegevensopslag voor LLM’s: Stel AI-assistenten in staat om gestructureerde JSON-documenten op te slaan en op te halen als onderdeel van hun workflow, zoals het bewaren van gespreksgeschiedenis, gebruikersvoorkeuren of applicatiestatus.
• AI-toepassingen prototypen: Bouw en test snel LLM-gestuurde applicaties die backend-opslag vereisen zonder een volledige database-infrastructuur op te zetten.
• Databasebeheer: Gebruik de server om collecties documenten te beheren, bij te werken en te bevragen voor taken als projectmanagement, notities maken of voorraadbeheer.
• Codebase-verkenning en metadata-opslag: Sla metadata of annotaties op en werk ze bij die betrekking hebben op codebases, zodat AI-agenten wijzigingen, reviewnotities of documentatie kunnen bijhouden.
• API-integratie: Dient als lichte backend voor het integreren van externe API’s die permanente opslag of logging van resultaten vereisen.

Hoe stel je het in

Windsurf

1. Zorg dat Node.js geïnstalleerd is en de Fireproof MCP-servercode is gedownload.
2. Bouw de server: npm install en npm build.
3. Zoek het configuratiebestand van Windsurf op (zie Windsurf-documentatie).
4. Voeg de Fireproof MCP-server toe aan de configuratie:

   {
     "mcpServers": {
       "fireproof": {
         "command": "/path/to/fireproof-mcp/build/index.js"
       }
     }
   }
   

5. Sla het bestand op en herstart Windsurf.
6. Controleer of de server geregistreerd is in de MCP-serverlijst.

Claude

1. Download en bouw de Fireproof MCP-server: npm install en vervolgens npm build.
2. Bewerk het Claude-configuratiebestand:
   • Op MacOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
   • Op Windows: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json
3. Voeg de volgende JSON toe aan het mcpServers-object:

   {
     "mcpServers": {
       "fireproof": {
         "command": "/path/to/fireproof-mcp/build/index.js"
       }
     }
   }
   

4. Sla op en herstart Claude.
5. Bevestig dat Fireproof MCP beschikbaar is.

Cursor

1. Installeer Node.js en kloon de Fireproof MCP-repository.
2. Bouw de server met npm install en npm build.
3. Open het MCP-serverconfiguratiebestand van Cursor.
4. Voeg toe:

   {
     "mcpServers": {
       "fireproof": {
         "command": "/path/to/fireproof-mcp/build/index.js"
       }
     }
   }
   

5. Sla op en herstart Cursor.

Cline

1. Zorg voor de vereisten (Node.js).
2. Download en bouw Fireproof MCP: npm install, npm build.
3. Ga naar het MCP-configuratiebestand van Cline.
4. Voeg in:

   {
     "mcpServers": {
       "fireproof": {
         "command": "/path/to/fireproof-mcp/build/index.js"
       }
     }
   }
   

5. Sla op, herstart en controleer de installatie.

API-sleutels beveiligen

Er worden geen API-sleutels of omgevingsvariabelen gespecificeerd in de repository. Indien nodig kun je sleutels als volgt beveiligen:

{
  "mcpServers": {
    "fireproof": {
      "command": "/path/to/fireproof-mcp/build/index.js",
      "env": {
        "API_KEY": "${FIREPROOF_API_KEY}"
      },
      "inputs": {}
    }
  }
}

Hoe je deze MCP in flows gebruikt

MCP gebruiken in FlowHunt

Om MCP-servers in je FlowHunt-workflow te integreren, voeg je het MCP-component toe aan je flow en verbind je het met je AI-agent:

Klik op het MCP-component om het configuratiepaneel te openen. Voeg in de systeem-MCP-configuratiesectie de gegevens van je MCP-server toe met dit JSON-formaat:

{
  "fireproof": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Na configuratie kan de AI-agent deze MCP nu gebruiken als tool met toegang tot alle functies en mogelijkheden. Vergeet niet “fireproof” te vervangen door de daadwerkelijke naam van je MCP-server en de URL door de URL van je eigen MCP-server.

Overzicht

Op basis van deze tabellen is de Fireproof MCP Database Server een minimale maar functionele MCP-implementatie. Het dekt de basis (CRUD-tools en installatie-instructies), maar mist expliciete prompt-templates, brondefinities en geavanceerde functies zoals roots of sampling-ondersteuning. Als je een lichte document store voor LLM’s zoekt, is het een goed startpunt, maar meer documentatie en mogelijkheden zouden de score verbeteren.

MCP Score

Algemene beoordeling: 5/10 – De basis wordt bereikt, het is open source en biedt praktische waarde, maar het ontbreekt aan volledigheid in documentatie en geavanceerde MCP-functionaliteiten.