Unleash MCP Server-integratie

Wat doet de “Unleash” MCP Server?

De Unleash MCP Server is een Model Context Protocol (MCP) implementatie die AI-assistenten en LLM-applicaties verbindt met het Unleash Feature Toggle-systeem. Het fungeert als brug, waardoor AI-clients de status van feature flags kunnen opvragen, projecten kunnen weergeven en feature flags rechtstreeks vanuit Unleash kunnen beheren via gestandaardiseerde MCP-interfaces. Door deze integratie kunnen ontwikkelaars featurebeheer automatiseren, feature flag-data beschikbaar stellen aan AI-agenten voor geïnformeerde beslissingen en workflows stroomlijnen die afhankelijk zijn van dynamische feature toggling in softwaresystemen. Door tools en resources te bieden die met Unleash communiceren, stelt de server AI-gedreven applicaties in staat ontwikkel-pijplijnen te verbeteren, geautomatiseerde controles uit te voeren en deel te nemen aan featurebeheer.

Lijst van prompts

• flag-check: Een prompt template om de status van een enkele feature flag in Unleash te controleren.

Lijst van resources

• flags: Stelt feature flag-data beschikbaar als een MCP-resource, waardoor clients feature flag-informatie kunnen lezen en als context kunnen gebruiken.
• projects: Biedt clients toegang tot en een overzicht van alle projecten die binnen het Unleash-systeem zijn geconfigureerd.

Lijst van tools

• get-flag: Een tool om de status van een opgegeven feature flag uit Unleash op te halen.
• get-projects: Een tool die alle beschikbare projecten van de Unleash-server weergeeft.

Gebruikstoepassingen van deze MCP Server

• Feature Flag Monitoring: Laat AI-agenten programmatisch de status van feature flags controleren, waardoor dynamische besluitvorming in workflows en geautomatiseerde tests mogelijk wordt.
• Geautomatiseerd Featurebeheer: Gebruik AI om feature flags te creëren, bij te werken of te beheren op basis van contextsignalen of deploymentvereisten.
• Projectontdekking: Geef eenvoudig een overzicht van beschikbare projecten binnen Unleash voor snelle onboarding en integratie van teams.
• Contextuele Flag-Exposure voor LLM’s: Bied feature flag-informatie als context aan taalmodellen, voor meer genuanceerde antwoorden en operationeel inzicht.
• Integratie met Continue Deployment: Automatiseer feature flag-toggling en projectbeheer als onderdeel van CI/CD-pijplijnen, voor meer flexibiliteit en minder handmatige handelingen.

Hoe stel je het in

Windsurf

1. Zorg dat Node.js (v18+) is geïnstalleerd.
2. Zoek je Windsurf-configuratiebestand.
3. Voeg de Unleash MCP-server toe aan het mcpServers-object met de volgende JSON-snippet:

   "mcpServers": {
     "unleash-mcp": {
       "command": "npx",
       "args": ["@cuongtl1992/unleash-mcp@latest"]
     }
   }
   

4. Sla de configuratie op en herstart Windsurf.
5. Controleer of de Unleash MCP-server draait in het Windsurf-dashboard.

API-sleutels beveiligen

Gebruik omgevingsvariabelen voor het opslaan van gevoelige informatie:

{
  "mcpServers": {
    "unleash-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["@cuongtl1992/unleash-mcp@latest"],
      "env": {
        "UNLEASH_API_KEY": "${UNLEASH_API_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "apiUrl": "https://unleash.example.com/api"
      }
    }
  }
}

Claude

1. Installeer Node.js (v18+) indien niet aanwezig.
2. Open het Claude-configuratiebestand.
3. Voeg Unleash MCP toe aan de mcpServers-sectie:

   "mcpServers": {
     "unleash-mcp": {
       "command": "npx",
       "args": ["@cuongtl1992/unleash-mcp@latest"]
     }
   }
   

4. Sla het bestand op en herstart Claude.
5. Bevestig succesvolle integratie via het tools-menu van Claude.

Cursor

1. Zorg dat Node.js (v18+) is geïnstalleerd.
2. Zoek en bewerk het Cursor-configuratiebestand.
3. Voeg de volgende MCP-serverconfiguratie toe:

   "mcpServers": {
     "unleash-mcp": {
       "command": "npx",
       "args": ["@cuongtl1992/unleash-mcp@latest"]
     }
   }
   

4. Sla de configuratie op en herstart Cursor.
5. Controleer de status van de MCP-server in Cursor.

Cline

1. Controleer dat Node.js (v18+) beschikbaar is.
2. Open het Cline-configuratiebestand.
3. Voeg Unleash MCP-servergegevens toe als volgt:

   "mcpServers": {
     "unleash-mcp": {
       "command": "npx",
       "args": ["@cuongtl1992/unleash-mcp@latest"]
     }
   }
   

4. Herstart Cline na het opslaan.
5. Valideer de functionaliteit van de Unleash MCP-server.

Hoe gebruik je deze MCP in flows

Gebruik MCP in FlowHunt

Om MCP-servers te integreren in je FlowHunt-workflow, 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 systeem-MCP-configuratie je MCP-servergegevens toe in dit JSON-formaat:

{
  "unleash-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 "unleash-mcp" aan te passen naar de daadwerkelijke naam van jouw MCP-server en pas de URL aan.

Overzicht

Onze mening

Unleash MCP Server biedt een duidelijke, gerichte integratie voor feature flag-beheer in LLM-workflows. De repository behandelt alle essentiële MCP-principes, geeft praktische installatie-instructies en toont goede beveiligingspraktijken. Geavanceerde MCP-functionaliteiten zoals sampling en roots zijn echter niet expliciet gedocumenteerd. Al met al is het een solide, gespecialiseerde MCP-server met duidelijke waarde voor ontwikkelaars.

MCP Score