
Model Context Protocol (MCP) Server
De Model Context Protocol (MCP) Server vormt de brug tussen AI-assistenten en externe databronnen, API's en diensten, waardoor een gestroomlijnde integratie van...
De Mesh Agent MCP-server vormt een brug tussen AI-modellen en externe systemen, waardoor je FlowHunt-bots met databases, API’s en bestanden kunnen interageren voor rijke, direct bruikbare automatisering.
De Mesh Agent MCP-server is ontworpen om AI-assistenten te verbinden met externe databronnen, API’s en diensten, en versterkt de ontwikkel-workflow door een brug te slaan tussen large language models (LLM’s) en real-world informatie. Door als verbindende laag te functioneren, maakt de Mesh Agent MCP-server het mogelijk om taken als databasequery’s, bestandsbeheer en API-interacties naadloos uit te voeren. De integratie binnen het Model Context Protocol (MCP)-ecosysteem stelt ontwikkelaars in staat om gebruik te maken van gestandaardiseerde methoden voor het aanbieden van resources, tools en workflows, waarmee robuustere, contextbewuste en direct bruikbare AI-gedreven applicaties mogelijk worden.
Er is geen informatie over prompt-templates gevonden in de repository.
Er is geen informatie over specifieke MCP-resources geleverd door de Mesh Agent MCP-server gevonden in de repository.
Er zijn geen expliciete tool-definities gevonden in de repository-bestanden of documentatie.
Er zijn geen concrete use cases beschreven in de toegankelijke repository-bestanden.
windsurf.json
).mcpServers
met onderstaand JSON-fragment.{
"mcpServers": {
"mesh-agent-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["@mesh-agent/mcp-server@latest"]
}
}
}
{
"mcpServers": {
"mesh-agent-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["@mesh-agent/mcp-server@latest"]
}
}
}
{
"mcpServers": {
"mesh-agent-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["@mesh-agent/mcp-server@latest"]
}
}
}
{
"mcpServers": {
"mesh-agent-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["@mesh-agent/mcp-server@latest"]
}
}
}
Sla gevoelige API-sleutels op in omgevingsvariabelen en verwijs ernaar in je configuratie. Voorbeeld:
{
"mcpServers": {
"mesh-agent-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["@mesh-agent/mcp-server@latest"],
"env": {
"API_KEY": "${MESH_AGENT_API_KEY}"
},
"inputs": {
"api_key": "${MESH_AGENT_API_KEY}"
}
}
}
}
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 deze met je AI-agent:
Klik op het MCP-component om het configuratiepaneel te openen. Voeg in de systeem-MCP-configuratie je MCP-servergegevens toe in dit JSON-formaat:
{
"mesh-agent-mcp": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
}
}
Na configuratie kan de AI-agent deze MCP als tool gebruiken met toegang tot alle functies en mogelijkheden. Vergeet niet “mesh-agent-mcp” te vervangen door de daadwerkelijke naam van je MCP-server en de URL door je eigen MCP-server-URL.
Sectie | Beschikbaarheid | Details/Opmerkingen |
---|---|---|
Overzicht | ✅ | |
Lijst van prompts | ⛔ | Niet gevonden in repo |
Lijst van resources | ⛔ | Niet gevonden in repo |
Lijst van tools | ⛔ | Niet gevonden in repo |
API-sleutels beveiligen | ✅ | Voorbeeld gegeven bij installatie |
Sample-ondersteuning (minder belangrijk) | ⛔ | Niet gevonden in repo |
Op basis van bovenstaande tabellen mist de Mesh Agent MCP-server-repository veel MCP-functionaliteiten, zoals expliciete prompts, documentatie van resources en tools. De installatie-instructies zijn generiek en er ontbreken concrete implementatie- of gebruiksvoorbeelden. Daarom scoort deze MCP laag op volledigheid en bruikbaarheid voor ontwikkelaars.
Heeft een LICENSE | ✅ (MIT) |
---|---|
Heeft minstens één tool | ⛔ |
Aantal forks | 13 |
Aantal sterren | 49 |
De Mesh Agent MCP-server is een connector waarmee AI-assistenten en bots kunnen interageren met externe databronnen, API's en diensten, waardoor AI-gedreven applicaties contextbewuster en directer bruikbaar worden.
De server kan aan verschillende platforms (Windsurf, Claude, Cursor, Cline) worden toegevoegd door de configuratie op te nemen in het betreffende configuratiebestand en de applicatie opnieuw te starten. Zie de installatie-instructies hierboven voor codevoorbeelden.
Ja. Sla gevoelige API-sleutels op via omgevingsvariabelen en verwijs ernaar in je MCP-serverconfiguratie zoals getoond in het installatiegedeelte.
Hoewel de documentatie geen concrete use cases benoemt, is de Mesh Agent MCP-server ideaal om bots databasequery's te laten uitvoeren, te laten interageren met API's en direct bestanden te beheren vanuit je FlowHunt-flows.
Momenteel zijn er geen expliciete prompt-templates of tools opgenomen in de documentatie van de server.
Versterk je AI-workflows met de Mesh Agent MCP-server. Verbind je FlowHunt-bots met API's, databases en meer voor contextbewuste, direct bruikbare automatisering.
De Model Context Protocol (MCP) Server vormt de brug tussen AI-assistenten en externe databronnen, API's en diensten, waardoor een gestroomlijnde integratie van...
De ModelContextProtocol (MCP) Server fungeert als brug tussen AI-agenten en externe databronnen, API's en services, waardoor FlowHunt-gebruikers contextbewuste,...
De Agentset MCP Server is een open-source platform dat Retrieval-Augmented Generation (RAG) met agentische mogelijkheden mogelijk maakt, waardoor AI-assistenten...