Globalping MCP Server

Hva gjør “Globalping” MCP-serveren?

Globalping MCP-serveren kobler AI-assistenter til Globalpings globale nettverksmåleplattform, og muliggjør at store språkmodeller (LLM-er) kan utføre sanntids nettverksdiagnostikk og benchmarking-oppgaver via grensesnitt med naturlig språk. Ved å bruke Model Context Protocol (MCP) lar den AI-modeller som OpenAI’s GPT og Anthropic’s Claude kjøre nettverkstester—inkludert ping, traceroute, DNS-oppslag, MTR og HTTP-forespørsler—fra tusenvis av steder verden over. Dette forbedrer utviklingsarbeidsflyter ved å gi umiddelbar, handlingsrettet nettverksanalyse, sammenlignende ytelsesinnsikt og robuste overvåkningsmuligheter. Serveren støtter også oAuth-autentisering for sikker, høyhastighets API-tilgang og er designet for enkel integrasjon med populære AI-verktøy og assistenter.

Liste over prompt-maler

Ingen eksplisitte prompt-maler nevnes i dokumentasjonen eller i depotet.

Liste over ressurser

Ingen eksplisitte MCP-ressurser er nevnt i tilgjengelig dokumentasjon eller depot.

Liste over verktøy

• ping: Utfør en ping-test til et nettverksmål.
• traceroute: Kjør en traceroute-test for å analysere ruten til et mål.
• dns: Utfør et DNS-oppslag for et domene for å hente DNS-poster.
• mtr: Utfør en MTR (My Traceroute)-test, som kombinerer ping og traceroute.
• http: Utfør en HTTP-forespørsel til en bestemt URL for status- og responskontroll.
• locations: List opp alle tilgjengelige Globalping-probeposisjoner verden over.
• limits: Vis gjeldende API-rategrenser for den tilkoblede Globalping-kontoen.
• getMeasurement: Hent detaljer om en tidligere utført måling etter ID.
• compareLocations: Gir veiledning for å sammenligne nettverksytelse mellom ulike lokasjoner.
• help: Vis hjelpedokumentasjon om tilgjengelige verktøy og bruk.

Bruksområder for denne MCP-serveren

• Distribuert nettverkstroubleshooting: Identifiser umiddelbart latens, pakketap eller ruteproblemer ved å kjøre ping, traceroute og MTR-tester fra flere steder, slik at utviklere kan feilsøke globale tilkoblingsproblemer.
• API- og nettsideovervåkning: Bruk HTTP- og DNS-verktøy for å overvåke oppetid, DNS-propagasjon og responstider for API-er eller nettsider fra forskjellige regioner, og sikre pålitelig global tilgang.
• Sammenlignende nettverksanalyse: Bruk compareLocations-verktøyet for å benchmarke nettverksytelse mellom flere mål eller regioner, noe som hjelper i infrastrukturvalg.
• Proaktiv hendelseshåndtering: Integrer med AI-assistenter for å utløse automatiserte nettverkstester ved oppdagede avvik, og gi handlingsrettet kontekst for rask utbedring.
• Utdannings- og forskningsformål: Gjør det mulig for studenter, forskere eller nettverksingeniører å utføre og analysere reelle nettverksmålinger på en reproduserbar og skalerbar måte.

Slik setter du det opp

Windsurf

Ingen oppsettsinstruksjoner for Windsurf er gitt i dokumentasjonen.

Claude

1. Finn konfigurasjonsfilen for Claude Desktop:
   • %APPDATA%\Claude\config.json (Windows)
   • ~/Library/Application Support/Claude/config.json (macOS)
2. Åpne konfigurasjonsfilen i en teksteditor.
3. Legg til Globalping MCP-serverkonfigurasjonen under mcpServers:

   {
       "mcpServers": {
           "globalping": {
               "command": "npx",
               "args": [
                   "mcp-remote",
                   "https://mcp.globalping.dev/sse"
               ]
           }
       }
   }
   

4. Lagre filen og start Claude Desktop på nytt.
5. Kontroller at Globalping MCP vises som en tilgjengelig server.

Sikring av API-nøkler: Ingen eksplisitte instruksjoner er gitt, men for å sikre API-nøkler bruker du vanligvis miljøvariabler, f.eks.:

{
  "env": {
    "GLOBALPING_API_KEY": "din-api-nøkkel"
  },
  "inputs": {
    "apiKey": "${GLOBALPING_API_KEY}"
  }
}

Cursor

1. Åpne Cursor-innstillingene.
2. Gå til MCP-fanen.
3. Klikk på “+ Legg til ny global MCP-server”.
4. I konfigurasjonsfilen mcp.json, legg til:

   {
       "mcpServers": {
           "globalping": {
               "command": "npx",
               "args": [
                   "mcp-remote",
                   "https://mcp.globalping.dev/sse"
               ]
           }
       }
   }
   

5. Lagre og start Cursor på nytt.

Sikring av API-nøkler: Ingen eksplisitt dokumentasjon, men du kan bruke miljøvariabler som vist over.

Cline

Ingen oppsettsinstruksjoner for Cline er gitt i dokumentasjonen.

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 setter du inn MCP-serverdetaljene dine med dette JSON-formatet:

{
  "globalping": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://mcp.globalping.dev/sse"
  }
}

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 “globalping” til det faktiske navnet på din MCP-server og bytt ut URL-en med din egen MCP-server-URL.

Oversikt

Basert på fullstendigheten i dokumentasjonen og funksjonssettet (verktøy, klar oversikt, oppsett for store plattformer, men mangler eksplisitte ressurser, prompt-maler, sampling/root-støtte), vurderer vi denne MCP-serveren til 6/10 for praktisk utviklerbruk og integrasjon.

MCP-score