Peacock MCP Server

Wat doet de “Peacock” MCP Server?

De Peacock MCP Server is ontworpen om te fungeren als een Model Context Protocol (MCP)-server voor de Peacock-extensie in Visual Studio Code. Het voornaamste doel is te illustreren hoe een MCP-server verbindingen kan faciliteren tussen AI-assistenten en externe API’s, en zo ontwikkelaarsworkflows kan verbeteren. Door als brug te fungeren, stelt de Peacock MCP Server AI-gestuurde assistenten in staat om programmatisch te interageren met de VS Code-omgeving, zoals het aanpassen van de editorweergave of het beheren van projectspecifieke instellingen. Dit geeft ontwikkelaars de mogelijkheid om taken zoals thematiseren, werkruimteherkenning of andere API-gestuurde interacties te automatiseren, waardoor de codeerervaring wordt gestroomlijnd en verrijkt.

Lijst van Prompts

Er worden geen prompt-sjablonen expliciet vermeld in de beschikbare documentatie of repository-bestanden.

Lijst van Bronnen

Er zijn geen expliciete bronnen beschreven in de beschikbare documentatie of repository-bestanden.

Lijst van Tools

Er worden geen expliciete tools vermeld in de beschikbare documentatie of repository-bestanden, en server.py is niet aanwezig in deze repository.

Gebruiksscenario’s van deze MCP Server

• API-interactiedemonstratie: De Peacock MCP Server is primair bedoeld om te laten zien hoe MCP-servers kunnen worden gebruikt voor interactie met API’s. Dit helpt ontwikkelaars om best practices te begrijpen voor het integreren van AI-assistenten met verschillende diensten.
• VS Code-extensieverbetering: Door via MCP verbinding te maken met Peacock kunnen ontwikkelaars thema- en weergaveaanpassingen automatiseren in VS Code-werkruimtes, wat teamworkflows en werkruimteherkenning verbetert.
• Automatisering van ontwikkelaarsworkflows: De server kan dienen als basis voor het automatiseren van repetitieve taken, zoals het wisselen van editorkleuren op basis van projectcontext of CI/CD-status, waardoor handmatige configuratie wordt verminderd.
• Educatieve doeleinden: De repository is een waardevolle bron voor wie wil leren hoe MCP-servers AI-tools met externe API’s of systemen kunnen verbinden.
• Sjabloon voor aangepaste MCP-servers: Ontwikkelaars kunnen dit gebruiken als sjabloon om hun eigen MCP-servers te maken voor andere extensies of applicaties die interactie tussen AI en API’s vereisen.

Hoe stel je het in

Windsurf

1. Zorg dat Node.js op je systeem is geïnstalleerd.
2. Zoek het configuratiebestand van Windsurf (meestal wind.config.json).
3. Voeg de Peacock MCP Server-toevoeging toe met dit JSON-fragment:

   {
     "mcpServers": {
       "peacock-mcp": {
         "command": "npx",
         "args": ["@johnpapa/peacock-mcp@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Sla het configuratiebestand op en herstart Windsurf.
5. Controleer of Windsurf de Peacock MCP-server herkent.

Claude

1. Zorg dat Node.js beschikbaar is.
2. Open de MCP-serverconfiguratie van Claude (bijv. claude.json).
3. Voeg toe:

   {
     "mcpServers": {
       "peacock-mcp": {
         "command": "npx",
         "args": ["@johnpapa/peacock-mcp@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Sla op en herstart Claude.
5. Controleer of de Peacock MCP-server wordt weergegeven in de Claude-interface.

Cursor

1. Installeer Node.js.
2. Open Cursor’s cursor.config.json.
3. Voeg toe:

   {
     "mcpServers": {
       "peacock-mcp": {
         "command": "npx",
         "args": ["@johnpapa/peacock-mcp@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Sla het bestand op, herstart Cursor.
5. Test door een opdracht uit te voeren die de MCP-server gebruikt.

Cline

1. Zorg dat Node.js is geïnstalleerd.
2. Bewerk of maak het configuratiebestand van Cline aan (bijv. cline.config.json).
3. Voeg de MCP-server toe:

   {
     "mcpServers": {
       "peacock-mcp": {
         "command": "npx",
         "args": ["@johnpapa/peacock-mcp@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Sla op en herstart Cline.
5. Controleer of de MCP-server succesvol is geregistreerd.

API-sleutels beveiligen

Sla API-sleutels op als omgevingsvariabelen en verwijs ernaar in je configuratie. Voorbeeld:

{
  "mcpServers": {
    "peacock-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["@johnpapa/peacock-mcp@latest"],
      "env": {
        "API_KEY": "${PEACOCK_API_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "apiKey": "${PEACOCK_API_KEY}"
      }
    }
  }
}

Hoe gebruik je deze MCP in flows

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 configuratievenster te openen. Voeg in het systeem-MCP-configuratiegedeelte je MCP-servergegevens toe in dit JSON-formaat:

{
  "peacock-mcp": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Na configuratie kan de AI-agent deze MCP nu als tool gebruiken en toegang krijgen tot alle functies en mogelijkheden. Vergeet niet “peacock-mcp” te vervangen door de daadwerkelijke naam van jouw MCP-server en de URL aan te passen naar jouw eigen MCP-server URL.

Overzicht

Op basis van de tabellen is de Peacock MCP-server een nuttig demonstratieproject, maar ontbreekt het aan uitgebreide documentatie, prompt-sjablonen, bronnen en tool-definities, wat het praktisch gebruik voor geavanceerde MCP-integraties beperkt. De grootste waarde ligt als leermiddel of startpunt voor MCP-serverontwikkeling.

MCP-score

Eindscore: 3/10 – Deze MCP-server is een bruikbaar referentiepunt om te beginnen, maar is qua reikwijdte en documentatie vrij beperkt voor gebruik in de praktijk.