Phoenix MCP Server

Phoenix MCP Server

MCP Server AI Workflows Integration Automation

Hva gjør “Phoenix” MCP Server?

Phoenix MCP (Model Context Protocol) Server er laget for å koble AI-assistenter til eksterne datakilder og tjenester, og muliggjør avanserte utviklingsarbeidsflyter. Ved å bruke MCP-standarden fungerer Phoenix som en bro mellom AI-modeller og eksterne ressurser som API-er, databaser eller filsystemer. Denne integrasjonen gir AI-assistenter mulighet til å utføre oppgaver som å søke i databaser, håndtere filer eller kommunisere med API-er, noe som effektiviserer utvikling, feilsøking og drift av AI-sentrerte applikasjoner. Phoenix MCP Servers modulære design gjør det enkelt for utviklere å eksponere ressurser og verktøy for LLM-drevne arbeidsflyter, og øker både automatisering og fleksibilitet på tvers av ulike ingeniørfaglige oppgaver.

Liste over prompt-maler

Ingen prompt-maler ble funnet i de oppgitte filene eller dokumentasjonen.

Liste over ressurser

Ingen ressurser ble funnet i de oppgitte filene eller dokumentasjonen.

Liste over verktøy

Ingen verktøy ble identifisert i server.py eller tilsvarende entry point for denne MCP-serveren.

Bruksområder for denne MCP-serveren

Ingen spesifikke brukstilfeller er dokumentert eller referert til i de oppgitte filene eller dokumentasjonen.

Slik setter du det opp

Windsurf

  1. Sørg for at du har Node.js installert.
  2. Åpne Windsurf-konfigurasjonsfilen din.
  3. Legg til Phoenix MCP Server i mcpServers-konfigurasjonsseksjonen.
  4. Lagre endringene og start Windsurf på nytt.
  5. Verifiser at MCP-serveren kjører og er tilgjengelig.

Eksempel på JSON:

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

Claude

  1. Installer Node.js hvis det ikke allerede er installert.
  2. Finn Claude-konfigurasjonsfilen.
  3. Sett opp Phoenix MCP Server under mcpServers-seksjonen.
  4. Lagre og start Claude på nytt.
  5. Bekreft MCP-serverens tilkobling.

Eksempel på JSON:

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

Cursor

  1. Forsikre deg om at Node.js er installert.
  2. Rediger Cursor-konfigurasjonsfilen.
  3. Inkluder Phoenix MCP Server i mcpServers-oppføringen.
  4. Lagre endringene og start Cursor på nytt.
  5. Test MCP-endepunktet for tilgjengelighet.

Eksempel på JSON:

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

Cline

  1. Installer Node.js hvis det ikke allerede er installert.
  2. Finn konfigurasjonsfilen for Cline.
  3. Legg til Phoenix MCP Server under mcpServers.
  4. Lagre og start Cline på nytt.
  5. Sørg for at MCP-serveren er oppe og kjører.

Eksempel på JSON:

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

Sikring av API-nøkler: Oppbevar sensitive API-nøkler eller legitimasjon ved å bruke miljøvariabler. Referer til dem i konfigurasjonen som vist nedenfor:

Eksempel på JSON med miljøvariabel:

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

Hvordan bruke denne MCP-en i flyter

Bruk av MCP i FlowHunt

For å integrere MCP-servere i din FlowHunt-arbeidsflyt, start med å legge til MCP-komponenten i flyten og koble den til din AI-agent:

FlowHunt MCP flow

Klikk på MCP-komponenten for å åpne konfigurasjonspanelet. I system-MCP-konfigurasjonsseksjonen legger du inn MCP-serverdetaljene dine i dette JSON-formatet:

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

Når dette er konfigurert, kan AI-agenten nå bruke denne MCP-en som et verktøy med tilgang til alle dens funksjoner og muligheter. Husk å endre "phoenix-mcp" til det faktiske navnet på din MCP-server og bytt ut URL-en med adressen til din MCP-server.


Oversikt

SeksjonTilgjengeligDetaljer/Notater
Oversikt
Liste over prompt-maler
Liste over ressurser
Liste over verktøy
Sikring av API-nøkler
Støtte for sampling (mindre viktig i vurdering)

Basert på tilgjengelig informasjon mangler “phoenix-mcp”-repoet dokumentasjon på prompt-maler, ressurser, verktøy eller brukstilfeller. Oppsettinstruksjonene er generiske, og det er ingen tegn til støtte for sampling eller roots. Repoet ser ut til å være i en tidlig eller udokumentert fase for MCP-funksjonalitet.


MCP-score

Har en LISENS
Har minst ett verktøy
Antall forks0
Antall stjerner0

Totalt, basert på fullstendigheten av dokumentasjonen og tilgjengelige MCP-funksjoner, får Phoenix MCP Server 2/10.

Vanlige spørsmål

Hva er Phoenix MCP Server?

Phoenix MCP Server kobler AI-assistenter til eksterne datakilder og tjenester ved bruk av MCP-standarden, slik at arbeidsflytene dine kan samhandle med API-er, databaser eller filsystemer for avansert automatisering og utvikling.

Hvordan setter jeg opp Phoenix MCP Server i FlowHunt?

Legg til Phoenix MCP Server via plattformens konfigurasjonsfil under `mcpServers`-seksjonen, med angitt kommando og argumenter. Lagre og start plattformen på nytt for å aktivere tilkoblingen.

Hvordan sikrer jeg API-nøkler for Phoenix MCP Server?

Oppbevar sensitive nøkler ved å bruke miljøvariabler, og referer til dem i konfigurasjonen, f.eks. { "env": { "API_KEY": "${API_KEY}" }, "inputs": { "apiKey": "${API_KEY}" } }

Hva er hovedfunksjonene til Phoenix MCP Server?

Phoenix MCP Server har modulær integrasjon med eksterne ressurser, enkel oppsett med FlowHunt og mulighet til å utvide AI-arbeidsflyter med tilgang til API, database eller filsystem.

Er det støtte for prompt-maler eller innebygde verktøy?

Per i dag inkluderer ikke Phoenix MCP Server prompt-maler eller innebygde verktøy, og dokumentasjonen for ressurser og brukstilfeller er begrenset.

Kom i gang med Phoenix MCP Server

Strømlinjeform AI-utviklingsprosessen din og integrer eksterne tjenester enkelt med Phoenix MCP Server i FlowHunt.

Lær mer

Model Context Protocol (MCP) Server
Model Context Protocol (MCP) Server

Model Context Protocol (MCP) Server

Model Context Protocol (MCP) Server fungerer som en bro mellom AI-assistenter og eksterne datakilder, API-er og tjenester, og muliggjør sømløs integrasjon av ko...

3 min lesing
AI MCP +4
ModelContextProtocol (MCP) Server-integrering
ModelContextProtocol (MCP) Server-integrering

ModelContextProtocol (MCP) Server-integrering

ModelContextProtocol (MCP) Server fungerer som en bro mellom AI-agenter og eksterne datakilder, API-er og tjenester, slik at FlowHunt-brukere kan bygge kontekst...

3 min lesing
AI Integration +4
AgentQL MCP Server
AgentQL MCP Server

AgentQL MCP Server

AgentQL MCP Server integrerer avansert webdatauttrekk i AI-arbeidsflyter, og muliggjør sømløs uthenting av strukturert data fra nettsider via tilpassbare prompt...

3 min lesing
AI MCP Server +4