
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...
Koble AI-assistentene dine til hvilken som helst ekstern datakilde eller API med Phoenix MCP Server—låser opp avanserte arbeidsflyter og automatisering i FlowHunt.
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.
Ingen prompt-maler ble funnet i de oppgitte filene eller dokumentasjonen.
Ingen ressurser ble funnet i de oppgitte filene eller dokumentasjonen.
Ingen verktøy ble identifisert i server.py eller tilsvarende entry point for denne MCP-serveren.
Ingen spesifikke brukstilfeller er dokumentert eller referert til i de oppgitte filene eller dokumentasjonen.
mcpServers
-konfigurasjonsseksjonen.Eksempel på JSON:
"mcpServers": {
"phoenix-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["@phoenix/mcp-server@latest"]
}
}
mcpServers
-seksjonen.Eksempel på JSON:
"mcpServers": {
"phoenix-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["@phoenix/mcp-server@latest"]
}
}
mcpServers
-oppføringen.Eksempel på JSON:
"mcpServers": {
"phoenix-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["@phoenix/mcp-server@latest"]
}
}
mcpServers
.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}"
}
}
}
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:
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.
Seksjon | Tilgjengelig | Detaljer/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.
Har en LISENS | ⛔ |
---|---|
Har minst ett verktøy | ⛔ |
Antall forks | 0 |
Antall stjerner | 0 |
Totalt, basert på fullstendigheten av dokumentasjonen og tilgjengelige MCP-funksjoner, får Phoenix MCP Server 2/10.
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.
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.
Oppbevar sensitive nøkler ved å bruke miljøvariabler, og referer til dem i konfigurasjonen, f.eks. { "env": { "API_KEY": "${API_KEY}" }, "inputs": { "apiKey": "${API_KEY}" } }
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.
Per i dag inkluderer ikke Phoenix MCP Server prompt-maler eller innebygde verktøy, og dokumentasjonen for ressurser og brukstilfeller er begrenset.
Strømlinjeform AI-utviklingsprosessen din og integrer eksterne tjenester enkelt med Phoenix MCP Server i FlowHunt.
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...
ModelContextProtocol (MCP) Server fungerer som en bro mellom AI-agenter og eksterne datakilder, API-er og tjenester, slik at FlowHunt-brukere kan bygge kontekst...
AgentQL MCP Server integrerer avansert webdatauttrekk i AI-arbeidsflyter, og muliggjør sømløs uthenting av strukturert data fra nettsider via tilpassbare prompt...