
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...
forevervm MCP Server muliggjør sømløse forbindelser mellom AI-agentene dine og eksterne tjenester, og åpner for avansert automatisering og intelligente arbeidsflyter i FlowHunt.
forevervm MCP (Model Context Protocol) Server er designet som en bro mellom AI-assistenter og eksterne datakilder, API-er eller tjenester. Ved å fungere som et mellomledd muliggjør den AI-drevne arbeidsflyter å integreres sømløst med ulike backend-funksjoner, som databaseforespørsler, filhåndtering eller API-interaksjoner. Denne funksjonaliteten gir utviklere mulighet til å utvide AI-systemene sine med sanntidsdatatilgang, beriket kontekst og operasjonelle verktøy, og effektiviserer dermed utviklingsprosesser og åpner for nye nivåer av automatisering og intelligens. forevervm MCP Server er særlig verdifull i scenarier der intelligente agenter må samhandle dynamisk med det digitale miljøet, og forbedrer både produktiviteten og bredden av oppgaver som kan håndteres autonomt.
Ingen informasjon om prompt-maler ble funnet i de angitte repository-filene.
Ingen informasjon om MCP-ressurser eksponert av forevervm MCP Server ble funnet i de tilgjengelige filene.
Ingen informasjon om verktøy gitt i server.py
eller tilsvarende ble funnet i de tilgjengelige filene.
Ingen eksplisitte bruksområder ble dokumentert i de tilgjengelige filene. Vanlige bruksområder for MCP-servere inkluderer:
windsurf.json
eller tilsvarende).mcpServers
-seksjonen:{
"mcpServers": {
"forevervm": {
"command": "npx",
"args": ["@forevervm/mcp-server@latest"]
}
}
}
mcpServers
-arrayen:{
"mcpServers": {
"forevervm": {
"command": "npx",
"args": ["@forevervm/mcp-server@latest"]
}
}
}
{
"mcpServers": {
"forevervm": {
"command": "npx",
"args": ["@forevervm/mcp-server@latest"]
}
}
}
mcpServers
-objektet:{
"mcpServers": {
"forevervm": {
"command": "npx",
"args": ["@forevervm/mcp-server@latest"]
}
}
}
Bruk miljøvariabler for å håndtere sensitive legitimasjoner. Eksempelkonfigurasjon:
{
"mcpServers": {
"forevervm": {
"command": "npx",
"args": ["@forevervm/mcp-server@latest"],
"env": {
"API_KEY": "${API_KEY}"
},
"inputs": {
"apiKey": "${API_KEY}"
}
}
}
}
Bytt ut API_KEY
med din faktiske nøkkel og sørg for at miljøet ditt er konfigurert tilsvarende.
Bruk av MCP i FlowHunt
For å integrere MCP-servere i din FlowHunt-arbeidsflyt, start med å legge til MCP-komponenten i flyten din og koble den til AI-agenten:
Klikk på MCP-komponenten for å åpne konfigurasjonspanelet. I systemets MCP-konfigurasjonsseksjon setter du inn detaljene for MCP-serveren din med dette JSON-formatet:
{
"forevervm": {
"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 “forevervm” til det faktiske navnet på din MCP-server, og bytt ut URL-en med din egen MCP-server-URL.
Seksjon | Tilgjengelig | Detaljer/Notater |
---|---|---|
Oversikt | ✅ | |
Liste over prompt-maler | ⛔ | |
Liste over ressurser | ⛔ | |
Liste over verktøy | ⛔ | |
Sikring av API-nøkler | ✅ | Eksempelkonfigurasjon gitt |
Sampling-støtte (mindre viktig i evaluering) | ⛔ |
Mellom disse to tabellene ser det ut til at forevervm MCP Server mangler dokumentasjon eller eksplisitt implementering for ressurser, prompt-maler og verktøy i den gitte mappen. Oppsettinstruksjoner og håndtering av API-nøkler er godt dekket, men sentrale MCP-funksjoner er ikke synlige i de tilgjengelige filene. Basert på dette gir vi denne MCP-serveren en 2/10 for fullstendighet og brukervennlighet for utviklere på nåværende tidspunkt.
Har en LICENSE-fil | ⛔ (ingen LICENSE-fil funnet i katalogen) |
---|---|
Har minst ett verktøy | ⛔ |
Antall forks | N/A (repo-nivå, ikke undermappe) |
Antall stjerner | N/A (repo-nivå, ikke undermappe) |
forevervm MCP Server er en bro mellom AI-agenter og eksterne datakilder, API-er eller tjenester. Den muliggjør AI-drevne arbeidsflyter som kan samhandle med backend-systemer for sanntidstilgang til data, operasjonell automatisering og beriket kontekst.
Typiske bruksområder inkluderer databaseadministrasjon, API-integrasjon, filoperasjoner, automatisering av utviklingsarbeidsflyt og utforskning av kodebase, slik at AI-agenter kan automatisere oppgaver og få tilgang til eksterne systemer.
Følg trinnvise instruksjoner for din klient (Windsurf, Claude, Cursor eller Cline) for å legge til MCP-serveren i konfigurasjonen, start deretter verktøyet på nytt og verifiser tilkoblingen.
Bruk miljøvariabler i MCP-serverkonfigurasjonen for å lagre sensitive nøkler. Eksempel: { "env": { "API_KEY": "${API_KEY}" }, "inputs": { "apiKey": "${API_KEY}" } }
Basert på tilgjengelig dokumentasjon og funksjoner, får forevervm MCP Server 2/10 for utviklervennlighet og fullstendighet på dette stadiet.
Forbedre AI-arbeidsflytene dine ved å koble sammen agenter med eksterne data og API-er via forevervm 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...
Kubernetes MCP-serveren fungerer som bro mellom AI-assistenter og Kubernetes/OpenShift-klynger, og muliggjør programmatisk ressursstyring, pod-operasjoner og De...