Firefly MCP-server

Hva gjør “Firefly” MCP-serveren?

Firefly MCP (Model Context Protocol) Server er en TypeScript-basert server laget for å integreres med Firefly-plattformen, og gir sømløs kobling mellom AI-assistenter og dine sky- og SaaS-miljøer. Hovedrollen er å la AI-klienter oppdage, administrere og kodifisere ressurser fra tilkoblede kontoer, som AWS eller andre skyleverandører. Ved å eksponere ressursoppdagelse og kodifiseringsevner, gir Firefly MCP mulighet for AI-drevne arbeidsflyter for oppgaver som infrastrukturadministrasjon og automatisering. Serveren støtter sikker autentisering og er bygget for enkel integrasjon med utviklingsverktøy, inkludert Claude og Cursor, og øker utviklerens produktivitet ved å tillate naturlige språkspørringer og generering av infrastruktur som kode.

Liste over promptmaler

• Ingen eksplisitte promptmaler er dokumentert i depotet.

Liste over ressurser

• Ressursoppdagelse: Eksponerer alle ressurser på tvers av dine tilkoblede sky- og SaaS-kontoer for AI-assisterte spørringer.
• Ressurskodifisering: Lar oppdagede ressurser representeres som infrastruktur som kode (f.eks. Terraform-maler).
• Sikker autentisering: Bruker tilgangsnøkler for sikker interaksjon med Firefly-administrerte ressurser.

Liste over verktøy

• Ingen eksplisitte verktøy er listet i depotfilene (som server.py eller en tilsvarende TypeScript-fil).

Bruksområder for denne MCP-serveren

• Skyressursoppdagelse: Spørr og list alle ressurser (f.eks. EC2-instansene) på tvers av dine AWS- og andre skykontoer via naturlig språk.
• Generering av infrastruktur som kode: Kodifiser automatisk oppdagede ressurser til Terraform eller andre IaC-formater, og spar ingeniørtid.
• Sikker multisky-administrasjon: Administrer ressurser på tvers av flere sky- og SaaS-leverandører med sikker, enhetlig autentisering.
• Integrasjon med AI-utviklingsverktøy: Bruk Cursor, Claude eller lignende verktøy for å utnytte Firefly MCPs muligheter i dine utviklingsarbeidsflyter.
• Automatisering av infrastruktur-oppgaver: Gi AI-agenter mulighet til å automatisere repeterende infrastrukturadministrasjonsoppgaver, forbedre effektivitet og redusere feil.

Slik setter du det opp

Windsurf

1. Sørg for at Node.js (v14+) og npm/yarn er installert.
2. Generer Firefly tilgangsnøkler fra din Firefly-konto.
3. Installer MCP-serveren med npx:

   npx @fireflyai/firefly-mcp
   

4. Oppdater din mcp.json-konfigurasjon:

   {
     "mcpServers": {
       "firefly": {
         "command": "npx",
         "args": ["-y", "@fireflyai/firefly-mcp"],
         "env": {
           "FIREFLY_ACCESS_KEY": "your_access_key",
           "FIREFLY_SECRET_KEY": "your_secret_key"
         }
       }
     }
   }
   

5. Lagre endringer og start Windsurf på nytt om nødvendig.

Claude

1. Forutsetninger: Node.js (v14+) og Firefly tilgangsnøkler.
2. Start MCP-server:

   npx @fireflyai/firefly-mcp --sse --port 6001
   

3. Legg til i din Claude-konfigurasjon:

   {
     "mcpServers": {
       "firefly": {
         "url": "http://localhost:6001/sse"
       }
     }
   }
   

4. Lagre og start Claude på nytt. Bekreft integrasjonen.

Cursor

1. Installer Node.js og hent Firefly-legitimasjon.
2. Kjør serveren som beskrevet ovenfor.
3. I Cursor, koble til MCP-serveren i henhold til Cursors Model Context Protocol-dokumentasjon.
4. Eksempel på konfigurasjon:

   {
     "mcpServers": {
       "firefly": {
         "url": "http://localhost:6001/sse"
       }
     }
   }
   

5. Bruk Cursors utvidelse for å samhandle med Firefly MCP.

Cline

1. Sett opp Node.js og Firefly-legitimasjon.
2. Start MCP-server:

   npx @fireflyai/firefly-mcp --sse --port 6001
   

3. I konfigurasjonsfilen (mcp.json), legg til:

   {
     "mcpServers": {
       "firefly": {
         "url": "http://localhost:6001/sse"
       }
     }
   }
   

4. Lagre og start Cline på nytt for å bruke endringene.

Sikring av API-nøkler

Hold alltid dine tilgangsnøkler hemmelige, og bruk miljøvariabler for legitimasjon:

{
  "mcpServers": {
    "firefly": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@fireflyai/firefly-mcp"],
      "env": {
        "FIREFLY_ACCESS_KEY": "your_access_key",
        "FIREFLY_SECRET_KEY": "your_secret_key"
      }
    }
  }
}

Slik bruker du denne MCP-en i flyter

Bruke 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, legg inn detaljene for din MCP-server med dette JSON-formatet:

{
  "firefly": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Når konfigurasjonen er på plass, kan AI-agenten nå bruke denne MCP-en som et verktøy med tilgang til alle dens funksjoner og egenskaper. Husk å endre “firefly” til det faktiske navnet på din MCP-server og bytte ut URL-en med din egen MCP-server-URL.

Oversikt

Basert på tilgjengelig dokumentasjon og depotstruktur tilbyr Firefly MCP en god oversikt, sikkerhetsveiledning og ressursintegrasjon, men mangler detaljer om promptmaler, verktøy, røtter og sampling-funksjoner. Den er derfor funksjonell, men ikke fullt dokumentert for hele bredden av MCP-funksjonalitet.

Vår vurdering

MCP-score: 5/10
Firefly MCP dekker det grunnleggende for oppsett, bruk og ressursintegrasjon med tydelig dokumentasjon og en permisiv lisens, men mangler avanserte MCP-funksjoner og detaljert verktøy-/promptstøtte i sitt offentlige depot.

MCP-score