Eunomia MCP-server

Hva gjør “Eunomia” MCP-server?

Eunomia MCP-server er en utvidelse av Eunomia-rammeverket som kobler Eunomia-instrumenter med Model Context Protocol (MCP)-servere. Hovedformålet er å orkestrere datastyringsregler—slik som deteksjon av personopplysninger (PII) eller bruker-tilgangskontroll—på tvers av tekststrømmer håndtert av LLM-baserte (Large Language Model) applikasjoner. Ved å integreres med MCP-økosystemet lar Eunomia MCP-server utviklere håndheve datapolicyer på toppen av LLM eller andre tekstbaserte arbeidsflyter og orkestrere kommunikasjon mellom flere servere ved bruk av MCP-standarden. Dette gir et robust lag av sikkerhet og etterlevelse, som gjør det enklere å styre dataflyt i AI-drevne miljøer.

Liste over prompt-maler

Ingen prompt-maler er nevnt i repositoriet eller dokumentasjonen.

Liste over ressurser

Ingen eksplisitte MCP-ressurser er beskrevet i repositoriet eller dokumentasjonen.

Liste over verktøy

Ingen tydelig liste over MCP-verktøy er oppgitt i repositoriet eller dokumentasjonen.

Bruksområder for denne MCP-serveren

• Datastyring i LLM-pipelines
  Eunomia MCP-server kan håndheve datastyringsregler som PII-deteksjon og redigering i LLM-baserte tekstpipelines.

• Orkestrering på tvers av flere servere
  Utviklere kan orkestrere flere eksterne MCP-servere, og sikre koordinert regelhåndhevelse på tvers av distribuerte systemer.

• Integrasjon med eksterne verktøy
  Serveren kan kobles til andre MCP-baserte tjenester (f.eks. en web-browser-mcp-server) for å utvide rekkevidden av datastyring og prosesseringsmuligheter.

• Automatisert regelhåndhevelse
  Ved å definere instrumenter (som PiiInstrument) kan organisasjoner sikre at sensitiv informasjon konsekvent behandles i henhold til policy.

Hvordan sette opp

Windsurf

1. Sørg for at du har Node.js og uv installert.
2. Klon Eunomia MCP-server-repositoriet:
   git clone https://github.com/whataboutyou-ai/eunomia-mcp-server.git
3. I din Windsurf-konfigurasjonsfil, legg til Eunomia MCP-server i mcpServers-listen:
4. Legg til følgende JSON i konfigurasjonen din:

   {
     "mcpServers": {
       "eunomia-mcp-server": {
         "command": "uv",
         "args": ["tool", "run", "orchestra_server"],
         "env": {
           "REQUEST_TIMEOUT": "30"
         }
       }
     }
   }
   

5. Lagre konfigurasjonen og start Windsurf på nytt.

Claude

1. Installer forutsetninger (Node.js, uv).
2. Klon repositoriet.
3. Rediger Claudes konfigurasjon til å inkludere:

   {
     "mcpServers": {
       "eunomia-mcp-server": {
         "command": "uv",
         "args": ["tool", "run", "orchestra_server"],
         "env": {
           "REQUEST_TIMEOUT": "30"
         }
       }
     }
   }
   

4. Lagre og start Claude på nytt.
5. Verifiser ved å kjøre en testspørring.

Cursor

1. Sørg for at du har siste Cursor-versjon og nødvendige avhengigheter.
2. Legg til Eunomia MCP-server i konfigurasjonsfilen:

   {
     "mcpServers": {
       "eunomia-mcp-server": {
         "command": "uv",
         "args": ["tool", "run", "orchestra_server"],
         "env": {
           "REQUEST_TIMEOUT": "30"
         }
       }
     }
   }
   

3. Lagre, start Cursor på nytt og test.

Cline

1. Installer Node.js og uv hvis ikke allerede tilstede.
2. Klon Eunomia MCP-server-repositoriet.
3. Oppdater din Cline-konfigurasjonsfil slik:

   {
     "mcpServers": {
       "eunomia-mcp-server": {
         "command": "uv",
         "args": ["tool", "run", "orchestra_server"],
         "env": {
           "REQUEST_TIMEOUT": "30"
         }
       }
     }
   }
   

4. Lagre og start Cline-serveren på nytt.
5. Bekreft integrasjon ved å kjøre en eksempel MCP-kommando.

Sikring av API-nøkler:
Bruk miljøvariabler i konfigurasjonen din:

{
  "mcpServers": {
    "eunomia-mcp-server": {
      "command": "uv",
      "args": ["tool", "run", "orchestra_server"],
      "env": {
        "API_KEY": "${EUNOMIA_API_KEY}",
        "REQUEST_TIMEOUT": "30"
      }
    }
  }
}

Bytt ut ${EUNOMIA_API_KEY} med din miljøvariabel.

Hvordan bruke denne MCP-serveren i flows

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 systemets MCP-konfigurasjonsseksjon limer du inn MCP-serverdetaljene dine med dette JSON-formatet:

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

Når dette er konfigurert, kan AI-agenten bruke denne MCP-serveren som et verktøy med tilgang til alle dens funksjoner og egenskaper. Husk å endre “eunomia-mcp-server” til navnet på din MCP-server og bytte ut URL-en med din egen MCP-server-URL.

Oversikt

Mellom de to tabellene gir denne MCP-serveren et grunnleggende, men viktig lag for orkestrering av datastyring for LLM-applikasjoner, men mangler detaljerte dokumentasjoner på prompts, ressurser og verktøy. Gitt utfasingsmerknaden og få eksplisitte funksjoner, er scoren moderat for produksjonsbruk.

MCP-score