
Patronus MCP Server
De Patronus MCP Server stroomlijnt LLM-evaluatie en experimentatie voor ontwikkelaars en onderzoekers, biedt automatisering, batchverwerking en een robuuste set...
Verbind LLM’s en AI-agenten met industriële IoT-apparaten via Litmus Edge voor robuust apparaatbeheer, monitoring en automatisering met de Litmus MCP Server.
De Litmus MCP (Model Context Protocol) Server is de officiële server ontwikkeld door Litmus Automation die Large Language Models (LLM’s) en intelligente systemen in staat stelt om naadloos te communiceren met Litmus Edge voor apparaatconfiguratie, monitoring en beheer. Gebouwd op de MCP SDK en in overeenstemming met de Model Context Protocol-specificatie, maakt de Litmus MCP Server het mogelijk voor AI-assistenten om verbinding te maken met externe industriële databronnen en IoT-apparaten, wat de ontwikkelworkflows verbetert. Deze server speelt een cruciale rol bij het faciliteren van taken als apparaatdata-opvragingen, extern beheer, realtime monitoring en workflowautomatisering. Daarmee is het een krachtig hulpmiddel voor industriële IoT-oplossingen en slimme automatisering.
Er zijn geen specifieke prompt-sjablonen genoemd of gedocumenteerd in de repository.
Er zijn geen expliciete MCP-resources gedocumenteerd in de repository.
Er zijn geen tool-definities gevonden in server.py
of gelijkwaardige bestanden in deze repository.
"mcpServers": {
"litmus-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["@litmus/mcp-server@latest"]
}
}
"mcpServers": {
"litmus-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["@litmus/mcp-server@latest"],
"env": {
"LITMUS_API_KEY": "${LITMUS_API_KEY}"
},
"inputs": {
"apiKey": "${LITMUS_API_KEY}"
}
}
}
mcpServers
:"mcpServers": {
"litmus-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["@litmus/mcp-server@latest"]
}
}
"mcpServers": {
"litmus-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["@litmus/mcp-server@latest"],
"env": {
"LITMUS_API_KEY": "${LITMUS_API_KEY}"
},
"inputs": {
"apiKey": "${LITMUS_API_KEY}"
}
}
}
"mcpServers": {
"litmus-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["@litmus/mcp-server@latest"]
}
}
"mcpServers": {
"litmus-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["@litmus/mcp-server@latest"],
"env": {
"LITMUS_API_KEY": "${LITMUS_API_KEY}"
},
"inputs": {
"apiKey": "${LITMUS_API_KEY}"
}
}
}
"mcpServers": {
"litmus-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["@litmus/mcp-server@latest"]
}
}
"mcpServers": {
"litmus-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["@litmus/mcp-server@latest"],
"env": {
"LITMUS_API_KEY": "${LITMUS_API_KEY}"
},
"inputs": {
"apiKey": "${LITMUS_API_KEY}"
}
}
}
MCP gebruiken in FlowHunt
Om MCP-servers te integreren in je FlowHunt-workflow, begin je met het toevoegen van het MCP-component aan je flow en verbind je deze met je AI-agent:
Klik op het MCP-component om het configuratiepaneel te openen. In het systeem MCP-configuratiegedeelte plaats je je MCP-servergegevens in dit JSON-formaat:
{
"litmus-mcp": {
"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 "litmus-mcp"
te vervangen door de daadwerkelijke naam van je MCP-server en de URL aan te passen naar jouw eigen MCP-server-URL.
Sectie | Beschikbaarheid | Details/Opmerkingen |
---|---|---|
Overzicht | ✅ | |
Lijst van Prompts | ⛔ | Geen prompt-sjablonen vermeld |
Lijst van Resources | ⛔ | Geen expliciete resources gedocumenteerd |
Lijst van Tools | ⛔ | Geen tools vermeld in code of docs |
Beveiliging API-sleutels | ✅ | Voorbeeld met env en inputs |
Sampling Support (minder belangrijk) | ⛔ | Niet vermeld |
Een zorgvuldige beoordeling van deze repository wijst uit dat, hoewel de installatie- en integratie-instructies duidelijk zijn en de use-cases goed omschreven, er momenteel geen documentatie of code is die prompt-sjablonen, expliciete MCP-resources of tool-implementaties beschrijft.
Deze MCP-server is goed gedocumenteerd wat betreft installatie en integratie, vooral voor industriële IoT-toepassingen. Vergeleken met meer feature-rijke servers ontbreekt het momenteel echter aan details rondom prompt-sjablonen, resource-exposure en uitvoerbare tools, welke kernonderdelen van MCP zijn. Daarom is het, hoewel sterk voor apparaatbeheer en automatiseringsscenario’s, mogelijk beperkt voor ontwikkelaars die diepgaandere LLM-gestuurde workflows zoeken.
Heeft een LICENSE | ✅ (Apache-2.0) |
---|---|
Heeft minstens één tool | ⛔ |
Aantal Forks | 0 |
Aantal Sterren | 2 |
De Litmus MCP Server is een officiële server van Litmus Automation die LLM's en AI-agenten verbindt met industriële IoT-apparaten via Litmus Edge, waardoor realtime apparaatconfiguratie, monitoring en automatisering mogelijk wordt.
Veelvoorkomende toepassingen zijn onder andere externe apparaatconfiguratie, realtime monitoring van edge-apparaten, geautomatiseerd apparaatbeheer (zoals firmware-updates en diagnostiek), en het integreren van apparaatgegevens in bredere automatiseringsworkflows.
Gebruik omgevingsvariabelen in je MCP-serverconfiguratie om API-sleutels veilig op te slaan. Verwijs ernaar in je configuratie via de velden 'env' en 'inputs' voor elk ondersteund platform.
Nee, de huidige versie bevat geen prompt-sjablonen of MCP tool-/resource-definities. De focus ligt voornamelijk op apparaatbeheer en workflowintegratie.
Voeg het MCP-onderdeel toe aan je FlowHunt-workflow, open het configuratiepaneel en plaats de Litmus MCP Server-configuratie in JSON-formaat onder systeem MCP-instellingen. Zorg ervoor dat je de juiste servernaam en URL voor je implementatie opgeeft.
Verbeter uw industriële IoT-workflows door uw AI-agenten te verbinden met Litmus Edge via de officiële Litmus MCP Server. Ervaar naadloos apparaatbeheer en automatisering.
De Patronus MCP Server stroomlijnt LLM-evaluatie en experimentatie voor ontwikkelaars en onderzoekers, biedt automatisering, batchverwerking en een robuuste set...
De iterm-mcp MCP Server vormt de brug tussen AI-assistenten en je iTerm-sessie, waardoor LLM's commando's kunnen uitvoeren, kunnen interageren met REPL's en ter...
De LLM Context MCP Server vormt een brug tussen AI-assistenten en externe code- en tekstprojecten, waardoor contextbewuste workflows mogelijk worden voor code r...