Hashing MCP-server

Hva gjør “Hashing” MCP-serveren?

Hashing MCP-serveren er en Model Context Protocol (MCP) server laget for å beregne kryptografiske hasher, spesielt MD5 og SHA-256. Ved å eksponere disse hashing-funksjonene som verktøy, muliggjør den at AI-assistenter og LLM-baserte utviklingsmiljøer (som Claude Desktop og VSCode) kan håndtere kryptografiske forespørsler effektivt. Serveren forenkler oppgaver som krever rask hash-generering, noe som er essensielt for å verifisere dataintegritet, sikre innhold og støtte arbeidsflyter som involverer kryptografiske operasjoner. Integrasjonen med MCP-klienter lar utviklere og AI-agenter sømløst be om og motta hash-beregninger, og forenkler arbeidsflyter som er avhengig av kryptografi.

Liste over prompt-maler

Ingen informasjon funnet om prompt-maler i depotet.

Liste over ressurser

Ingen eksplisitte MCP-ressursdefinisjoner funnet i depotet.

Liste over verktøy

• calculate_md5: Beregner MD5-hash av en gitt tekstinput, og muliggjør rask verifisering og fingerprinting av innhold.
• calculate_sha256: Beregner SHA-256-hash av en gitt tekstinput, nyttig for mer sikre hash-krav i moderne kryptografiske arbeidsflyter.

Bruksområder for denne MCP-serveren

• Verifisering av filintegritet: Utviklere kan raskt generere og sammenligne hasher for å verifisere filintegritet eller oppdage manipulering.
• Demonstrasjon av passordhashing: Nyttig til undervisningsformål, for å vise hvordan klartekst-passord omdannes til hasher.
• Dataduplisering: Identifiser dupliserte filer eller innhold ved å sammenligne deres hasher direkte i støttede AI-forsterkede utviklingsmiljøer.
• Validering av API-respons: Automatiser prosessen med hashing og validering av API-payloads eller datautveksling i utviklingsarbeidsflyter.

Slik setter du det opp

Windsurf

1. Sørg for at Docker er installert og kjører, eller at Python 3.13+ med venv/uv er tilgjengelig.
2. Åpne din Windsurf-konfigurasjonsfil.
3. Legg til Hashing MCP-serveren i mcpServers-seksjonen:

   {
     "mcpServers": {
       "hashing-mcp-server": {
         "command": "docker",
         "args": ["run", "-p", "7090:7090", "kunalpathak13/hashing-mcp-server:latest"]
       }
     }
   }
   

4. Lagre konfigurasjonen og start Windsurf på nytt.
5. Bekreft at serveren kjører ved å sjekke MCP-klientintegrasjonene.

Claude

1. Installer Docker eller Python 3.13+.
2. Åpne Claude Desktop eller den støttede klientens konfigurasjon.
3. Legg til Hashing MCP-serveren:

   {
     "mcpServers": {
       "hashing-mcp-server": {
         "command": "docker",
         "args": ["run", "-p", "7090:7090", "kunalpathak13/hashing-mcp-server:latest"]
       }
     }
   }
   

4. Start Claude Desktop på nytt.
5. Bekreft at hashing-verktøyene vises i AI-assistentens grensesnitt.

Cursor

1. Forutsetning: Python 3.13+ eller Docker installert.
2. Gå til Cursor-konfigurasjonsfilen.
3. Sett inn MCP-serverblokken:

   {
     "mcpServers": {
       "hashing-mcp-server": {
         "command": "docker",
         "args": ["run", "-p", "7090:7090", "kunalpathak13/hashing-mcp-server:latest"]
       }
     }
   }
   

4. Lagre og start Cursor på nytt.
5. Test hash-beregninger i Cursor.

Cline

1. Sørg for at Docker eller Python 3.13+ er tilgjengelig.
2. Rediger Clines MCP-serverkonfigurasjon.
3. Registrer Hashing MCP-serveren:

   {
     "mcpServers": {
       "hashing-mcp-server": {
         "command": "docker",
         "args": ["run", "-p", "7090:7090", "kunalpathak13/hashing-mcp-server:latest"]
       }
     }
   }
   

4. Start Cline på nytt.
5. Sjekk at serveren er tilgjengelig i Clines verktøyliste.

Eksempel på sikring av API-nøkler:
Selv om denne serveren ikke krever API-nøkler, hvis du legger til en, bruk:

{
  "env": {
    "HASHING_MCP_API_KEY": "your_api_key_here"
  },
  "inputs": {}
}

Bytt ut HASHING_MCP_API_KEY med din variabel etter behov.

Hvordan bruke denne MCP-serveren 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 detaljer om din MCP-server med dette JSON-formatet:

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

Når dette er konfigurert, kan AI-agenten nå bruke denne MCP-serveren som et verktøy med tilgang til alle dens funksjoner og muligheter. Husk å endre “hashing-mcp-server” til ditt faktiske MCP-servernavn og bytte ut URL-en.

Oversikt

Vår mening

Denne MCP-serveren er svært fokusert og enkel, og tilbyr grunnleggende, men nyttige, crypto-hashing-verktøy. Dokumentasjonen er tydelig, men mangler avanserte funksjoner som prompt-maler eller eksplisitte MCP-ressurser. Mangelen på stjerner og forgreininger antyder at prosjektet er i tidlig fase, men tilstedeværelsen av lisens og Docker/PyPI-støtte er bra. Poengsum: 5/10 for klarhet og nytte, men begrenset omfang og utbredelse.

MCP-score