Brannsikker MCP-server

Hva gjør “Brannsikker” MCP-server?

Fireproof MCP (Model Context Protocol) Server fungerer som en bro mellom AI-assistenter og en Fireproof-database, og muliggjør sømløs lagring og uthenting av JSON-dokumenter gjennom bruk av LLM-verktøy. Den gir en enkel, men effektiv måte å implementere CRUD (Create, Read, Update, Delete)-operasjoner, og tillater dokumenter å bli søkt og sortert etter ethvert felt. Denne serveren forbedrer AI-utviklingsarbeidsflyter ved å la assistenter samhandle programmessig med vedvarende data, noe som gjør det enklere å håndtere strukturert informasjon, automatisere datadrevne oppgaver og integrere med eksterne verktøy eller API-er. Fireproof MCP-serveren er spesielt nyttig i situasjoner der AI må lese eller endre data i sanntid, og støtter avansert utvikling og prototyping.

Liste over prompt-maler

Ingen prompt-maler er nevnt i depotet.

Liste over ressurser

Ingen eksplisitte MCP-ressurser er beskrevet i tilgjengelig dokumentasjon eller filer.

Liste over verktøy

• CRUD-operasjoner: Serveren implementerer grunnleggende opprettelse, lesing, oppdatering og sletting av JSON-dokumenter, slik at AI-klienter kan håndtere sine egne strukturerte data i Fireproof-databasen.
• Søke i dokumenter: Muliggjør søk i dokumenter sortert etter ethvert felt, og gir AI-klienter fleksibilitet i datainnhenting og -manipulering.

Bruksområder for denne MCP-serveren

• Vedvarende datalagring for LLM-er: Gi AI-assistenter mulighet til å lagre og hente strukturerte JSON-dokumenter som en del av deres arbeidsflyt, for eksempel for å lagre samtalehistorikk, brukervalg eller applikasjonstilstand.
• Prototyping av AI-applikasjoner: Bygg og test raskt LLM-drevne apper som krever backend-lagring uten å sette opp full databaseinfrastruktur.
• Databasehåndtering: Bruk serveren til å håndtere, oppdatere og søke i dokumentkolleksjoner for oppgaver som prosjektstyring, notater eller varebeholdning.
• Kodebaseutforskning og metadata-lagring: Lagre og oppdatere metadata eller merknader relatert til kodebaser, slik at AI-agenter kan holde oversikt over kodeendringer, gjennomgangsnotater eller dokumentasjon.
• API-integrasjon: Tjen som en lettvekts-backend for å integrere eksterne API-er som krever vedvarende lagring eller logging av resultater.

Hvordan sette det opp

Windsurf

1. Forsikre deg om at Node.js er installert og at Fireproof MCP-serverkoden er lastet ned.
2. Bygg serveren: npm install og npm build.
3. Finn Windsurfs konfigurasjonsfil (se Windsurf-dokumentasjonen).
4. Legg til Fireproof MCP-server i konfigurasjonen:

   {
     "mcpServers": {
       "fireproof": {
         "command": "/path/to/fireproof-mcp/build/index.js"
       }
     }
   }
   

5. Lagre filen og start Windsurf på nytt.
6. Bekreft at serveren er registrert i listen over MCP-servere.

Claude

1. Last ned og bygg Fireproof MCP-serveren: npm install deretter npm build.
2. Rediger Claude-konfigurasjonsfilen:
   • På MacOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
   • På Windows: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json
3. Legg inn følgende JSON i mcpServers-objektet:

   {
     "mcpServers": {
       "fireproof": {
         "command": "/path/to/fireproof-mcp/build/index.js"
       }
     }
   }
   

4. Lagre og start Claude på nytt.
5. Bekreft at Fireproof MCP er tilgjengelig.

Cursor

1. Installer Node.js og klon Fireproof MCP-repositoriet.
2. Bygg serveren med npm install og npm build.
3. Åpne Cursors MCP-server-konfigurasjonsfil.
4. Legg til:

   {
     "mcpServers": {
       "fireproof": {
         "command": "/path/to/fireproof-mcp/build/index.js"
       }
     }
   }
   

5. Lagre og start Cursor på nytt.

Cline

1. Forsikre deg om at forutsetningene (Node.js) er på plass.
2. Last ned og bygg Fireproof MCP: npm install, npm build.
3. Gå til Clines MCP-konfigurasjonsfil.
4. Sett inn:

   {
     "mcpServers": {
       "fireproof": {
         "command": "/path/to/fireproof-mcp/build/index.js"
       }
     }
   }
   

5. Lagre, start på nytt og bekreft oppsettet.

Sikring av API-nøkler

Ingen API-nøkler eller miljøvariabler er spesifisert i depotet. Om nødvendig kan du sikre nøkler slik:

{
  "mcpServers": {
    "fireproof": {
      "command": "/path/to/fireproof-mcp/build/index.js",
      "env": {
        "API_KEY": "${FIREPROOF_API_KEY}"
      },
      "inputs": {}
    }
  }
}

Hvordan bruke 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 flyten og koble den til din AI-agent:

Klikk på MCP-komponenten for å åpne konfigurasjonspanelet. I systemets MCP-konfigurasjonsseksjon, legg inn MCP-serverdetaljene dine med dette JSON-formatet:

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

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

Oversikt

Basert på disse tabellene er Fireproof MCP Database Server en minimal, men funksjonell MCP-implementasjon. Den dekker det grunnleggende (CRUD-verktøy og oppsettveiledning), men mangler eksplisitte prompt-maler, ressursdefinisjoner og avanserte funksjoner som røtter eller sampling-støtte. Trenger du et lett dokumentlager for LLM-er, er dette et solid utgangspunkt, men mer dokumentasjon og funksjonalitet ville forbedret poengsummen.

MCP-score

Total vurdering: 5/10 – Den dekker det grunnleggende, er åpen kildekode og gir praktisk nytte, men mangler fullstendighet i dokumentasjon og avanserte MCP-funksjoner.