Firebase MCP-server

Hva gjør “Firebase” MCP-serveren?

Firebase MCP er en Model Context Protocol (MCP)-server som gjør det mulig for AI-assistenter å jobbe direkte med Firebase-tjenester, slik at utviklere enkelt kan integrere AI-drevne arbeidsflyter med backend-infrastruktur. Ved å gjøre Firestore (en dokumentdatabase), Storage (for filhåndtering og opplasting) og Authentication (brukeradministrasjon og -verifisering) tilgjengelig som MCP-verktøy, kan serveren la AI-assistenter utføre oppgaver som databaseforespørsler, filhåndtering og brukergodkjenning. Denne integrasjonen forenkler utviklingsflyten ved å gjøre det mulig for AI-agenter å samhandle programmessig med Firebase-ressurser, automatisere repeterende oppgaver og gi intelligent applikasjonsstøtte – uten å forlate ditt foretrukne utviklingsmiljø.

Liste over promptmaler

Ingen eksplisitte promptmaler nevnt i tilgjengelig dokumentasjon eller repository-filer.

Liste over ressurser

Ingen eksplisitte MCP-ressursprimitiver oppført i tilgjengelig dokumentasjon eller repository-filer.

Liste over verktøy

• Firestore: Muliggjør dokumentdatabase-operasjoner, som å lese fra og skrive til Firestore-samlinger.
• Storage: Gir filhåndteringsfunksjoner, inkludert robust opplasting til Firebase Storage.
• Authentication: Lar deg utføre brukeradministrasjon og -verifisering med Firebase Authentication.

Bruksområder for denne MCP-serveren

• Databasestyring: Bruk AI-agenter til å automatisere Firestore-operasjoner – som forespørsler, oppdatering eller sletting av dokumenter – for å øke effektiviteten i backend-oppgaver.
• Filhåndtering: Forenkle opplasting og nedlasting av filer til Firebase Storage, slik at AI-assistenter kan håndtere medie- eller dokumentflyt.
• Brukerhåndtering: Automatiser brukergodkjenning, registrering og verifisering via Firebase Authentication, og reduser manuelt administrasjonsarbeid.
• CI/CD-automatisering: Integrer MCP-serveren i utviklingspipeliner for å håndtere testdatabaser eller brukerinformasjon i automatiserte testsituasjoner.
• Kontekstsensitive AI-assistenter: Gi AI-assistenter sanntidstilgang til Firebase-data, slik at de blir mer kontekstbevisste for applikasjonsstøtte og feilsøking.

Slik setter du det opp

Windsurf

1. Sørg for at du har Node.js installert og et Firebase-prosjekt med servicekonto-nøkler.
2. Finn Windsurf MCP-innstillingsfilen din.
3. Legg til Firebase MCP-serveren i konfigurasjonen:

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

4. Lagre filen og start Windsurf på nytt.
5. Verifiser oppsettet ved å sjekke tilkoblingen til Firebase MCP i MCP-serverlisten.

Claude

1. Forutsetninger: Node.js og Firebase-prosjektnøkler.
2. Åpne ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json.
3. Legg til Firebase MCP-serveren:

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

4. Lagre og start Claude Desktop på nytt.
5. Bekreft at Firebase MCP kjører via Claude-grensesnittet.

Cursor

1. Forutsetninger: Node.js og Firebase-nøkler.
2. Finn din Cursor MCP-konfigurasjonsfil.
3. Legg til Firebase MCP-serveren:

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

4. Lagre og start Cursor på nytt.
5. Valider ved å vise tilgjengelige MCP-servere i Cursor.

Cline

1. Sørg for at Node.js og Firebase-nøkler er tilgjengelig.
2. Åpne konfigurasjonsfilen for Cline.
3. Sett inn Firebase MCP-konfigurasjonen:

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

4. Lagre og start Cline på nytt.
5. Sjekk at Firebase MCP vises blant aktive MCP-servere.

Sikring av API-nøkler

Lagre sensitive nøkler i miljøvariabler. Eksempel med env og inputs i JSON:

{
  "mcpServers": {
    "firebase-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["@gannonh/firebase-mcp@latest"],
      "env": {
        "FIREBASE_SERVICE_ACCOUNT": "path/to/your/serviceAccountKey.json"
      },
      "inputs": {
        "projectId": "your-firebase-project-id"
      }
    }
  }
}

Slik bruker du denne MCP-en i flows

Bruke MCP i FlowHunt

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

Klikk på MCP-komponenten for å åpne konfigurasjonspanelet. I systemets MCP-konfigurasjonsseksjon limer du inn MCP-serverdetaljene dine i dette JSON-formatet:

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

Når dette er satt opp, kan AI-agenten nå bruke MCP-en som et verktøy med tilgang til alle dens funksjoner og muligheter. Husk å endre “firebase-mcp” til det faktiske navnet på din MCP-server, og bytt ut URL-en med din egen MCP-serveradresse.

Oversikt

Basert på tabellene over er Firebase MCP-serveren svært praktisk for å integrere AI-assistenter med Firebase, men mangler detaljert dokumentasjon på promptmaler og MCP-ressursprimitiver. Dekningen av de viktigste Firebase-verktøyene er god, og veiledning for oppsett/sikkerhet er tilstede. Mangelen på sampling/roots/ressursinfo trekker helheten noe ned.

MCP-score