PAIML MCP Agent Toolkit MCP Server
Een robuuste, eenvoudig te configureren MCP-server die AI-agentworkflows verbetert met deterministische codegeneratie en ondersteuning voor parallelle tools.

Wat doet de “PAIML MCP Agent Toolkit” MCP Server?
De PAIML MCP Agent Toolkit is een MCP (Model Context Protocol) Server ontwikkeld door Pragmatic AI Labs. Het primaire doel is om code met AI-agenten meer deterministisch te maken door een zero-configuratie AI-contextgeneratiesysteem te bieden. Deze server fungeert als brug tussen AI-assistenten en diverse externe databronnen, API’s en services, en verbetert zo ontwikkelworkflows. Door gebruik te maken van het MCP-protocol kunnen AI-clients taken uitvoeren zoals databasequeries, bestandsbeheer en API-interacties op een gestandaardiseerde en deelbare manier. Dit maakt het een waardevolle bron voor ontwikkelaars die hun agent-gebaseerde projecten willen stroomlijnen en automatiseren, met betrouwbare en reproduceerbare resultaten.
Lijst van Prompts
Er zijn geen prompt-sjablonen gevonden in de repository of documentatie.
Lijst van Resources
Er zijn geen expliciete MCP-resources gedocumenteerd in de beschikbare bestanden of README.
Lijst van Tools
functions
Een namespace voor tools bedoeld voor gebruik door agenten, hoewel er geen specifieke functies in de documentatie zijn vermeld.multi_tool_use.parallel
Maakt het mogelijk om meerdere tools gelijktijdig (parallel) uit te voeren, mits alle opgegeven tools zich in de “functions”-namespace bevinden en gelijktijdig kunnen werken.
Use Cases van deze MCP Server
Agent-gebaseerde Codegeneratie
Ontwikkelaars kunnen de MCP-server gebruiken om codefragmenten te genereren en te testen met deterministische uitkomsten, wat de reproduceerbaarheid bij AI-ondersteund programmeren verbetert.Parallelle Tooluitvoering
De multi-tool functie maakt gelijktijdige uitvoering van meerdere agenttools mogelijk, wat de efficiëntie verhoogt in workflows die parallelle acties vereisen.Zero-configuratie Contextgeneratie
De server kan worden geïntegreerd zonder uitgebreide installatie, waardoor snelle ontwikkeling en prototypering van AI-projecten mogelijk is.Integratie met AI-ontwikkelplatforms
Door als MCP-server te fungeren, sluit hij naadloos aan op platforms als Claude, Windsurf, Cursor en Cline, wat de toegang tot agentmogelijkheden vereenvoudigt.
Hoe stel je het in
Windsurf
- Zorg dat je Node.js hebt geïnstalleerd.
- Zoek je Windsurf-configuratiebestand op.
- Voeg de PAIML MCP Agent Toolkit-server toe aan het
mcpServers
object met de volgende JSON:{ "paiml-mcp-agent-toolkit": { "command": "npx", "args": ["@paiml/mcp-agent-toolkit@latest"] } }
- Sla de configuratie op en herstart Windsurf.
- Controleer de serverinstelling in het Windsurf-statuspaneel.
API-sleutels beveiligen:
{
"env": {
"API_KEY": "${API_KEY}"
},
"inputs": {
"api_key": "${API_KEY}"
}
}
Claude
- Installeer Node.js als dit nog niet aanwezig is.
- Open je Claude-platforminstellingen of configuratiebestand.
- Voeg de PAIML MCP Agent Toolkit-entry toe:
{ "paiml-mcp-agent-toolkit": { "command": "npx", "args": ["@paiml/mcp-agent-toolkit@latest"] } }
- Sla de wijzigingen op en herstart Claude.
- Bevestig dat de MCP-server wordt herkend.
API-sleutels beveiligen:
{
"env": {
"API_KEY": "${API_KEY}"
},
"inputs": {
"api_key": "${API_KEY}"
}
}
Cursor
- Zorg dat Node.js is geïnstalleerd.
- Zoek het relevante Cursor-configuratiebestand voor MCP-servers.
- Voeg de volgende configuratie toe:
{ "paiml-mcp-agent-toolkit": { "command": "npx", "args": ["@paiml/mcp-agent-toolkit@latest"] } }
- Sla op en herstart Cursor.
- Valideer de instelling binnen de Cursor-interface.
API-sleutels beveiligen:
{
"env": {
"API_KEY": "${API_KEY}"
},
"inputs": {
"api_key": "${API_KEY}"
}
}
Cline
- Controleer of Node.js beschikbaar is op je systeem.
- Ga naar je Cline-instellingen of het configuratiebestand.
- Voeg het volgende JSON-blok toe:
{ "paiml-mcp-agent-toolkit": { "command": "npx", "args": ["@paiml/mcp-agent-toolkit@latest"] } }
- Sla de configuratie op en herstart Cline.
- Controleer op succesvolle integratie van de MCP-server.
API-sleutels beveiligen:
{
"env": {
"API_KEY": "${API_KEY}"
},
"inputs": {
"api_key": "${API_KEY}"
}
}
Hoe gebruik je deze MCP in flows
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 sectie voor de systeem-MCP-configuratie je MCP-serverdetails toe in dit JSON-formaat:
{
"paiml-mcp-agent-toolkit": {
"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 “paiml-mcp-agent-toolkit” te wijzigen naar de daadwerkelijke naam van jouw MCP-server en de URL te vervangen door jouw eigen MCP-server-URL.
Overzicht
Sectie | Beschikbaarheid | Details/Opmerkingen |
---|---|---|
Overzicht | ✅ | Kort en bondig in README |
Lijst van Prompts | ⛔ | Niet gedocumenteerd |
Lijst van Resources | ⛔ | Niet gedocumenteerd |
Lijst van Tools | ✅ | functions, multi_tool_use.parallel |
API-sleutels beveiligen | ✅ | Getoond in de setupsecties per platform |
Sampling-ondersteuning (minder belangrijk) | ⛔ | Niet gedocumenteerd |
Op basis van de beschikbare documentatie biedt de PAIML MCP Agent Toolkit een eenvoudige maar functionele MCP-server, gericht op deterministische agentcode en zero-configuratie-integratie. De server is makkelijk in te stellen en ondersteunt parallelle tooluitvoering, maar mist gedetailleerde documentatie over prompts, resources en sampling-ondersteuning.
MCP-score
Heeft een LICENSE | ✅ (MIT) |
---|---|
Minimaal één tool | ✅ |
Aantal Forks | 6 |
Aantal sterren | 30 |
Al met al geef ik deze MCP-server een 5/10: veelbelovend voor ontwikkelaars die snelle installatie en deterministische agentworkflows waarderen, maar het gebrek aan documentatie over prompts, resources, roots en sampling beperkt het bredere nut en de transparantie.
Veelgestelde vragen
- Wat is de PAIML MCP Agent Toolkit MCP Server?
Het is een zero-configuratie MCP-server van Pragmatic AI Labs waarmee AI-agenten kunnen communiceren met externe databronnen, API’s en services. De focus ligt op deterministische codegeneratie en ondersteuning voor parallelle tooluitvoering voor efficiënte, reproduceerbare AI-workflows.
- Wat zijn de belangrijkste toepassingsgebieden?
De PAIML MCP Agent Toolkit is ideaal voor agent-gebaseerde codegeneratie, parallelle tooluitvoering en snelle AI-gedreven prototyping. Vooral nuttig voor ontwikkelaars die snel willen integreren en reproduceerbaarheid zoeken in hun workflows.
- Welke tools zijn inbegrepen?
Het biedt een 'functions'-namespace voor agenttools en een multi-tool parallelle uitvoeringsfunctie, hoewel specifieke functieinformatie niet is gedocumenteerd.
- Hoe beveilig ik API-sleutels bij het instellen?
Gebruik omgevingsvariabelen in je MCP-serverconfiguratie om API-sleutels veilig op te slaan en te gebruiken, zoals getoond in de setupsecties voor elk clientplatform.
- Wat maakt deze server anders dan andere?
De zero-configuratie installatie en ondersteuning voor deterministische workflows maken het onderscheidend, hoewel er momenteel een gebrek is aan gedetailleerde documentatie voor prompts en resources.
Probeer PAIML MCP Agent Toolkit in FlowHunt
Versnel je agent-gebaseerde projecten met deterministische workflows en naadloze externe integraties. Stel vandaag nog de PAIML MCP Agent Toolkit in binnen FlowHunt.