
Patronus MCP Server
Patronus MCP Server forenkler LLM-evaluering og eksperimentering for utviklere og forskere ved å tilby automatisering, batchprosessering og et robust oppsett fo...

Koble LLM-er og AI-agenter til industrielle IoT-enheter via Litmus Edge for robust enhetsadministrasjon, overvåking og automatisering med Litmus MCP Server.
FlowHunt gir et ekstra sikkerhetslag mellom dine interne systemer og AI-verktøy, og gir deg granulær kontroll over hvilke verktøy som er tilgjengelige fra dine MCP-servere. MCP-servere som er hostet i vår infrastruktur kan sømløst integreres med FlowHunts chatbot samt populære AI-plattformer som ChatGPT, Claude og forskjellige AI-editorer.
Litmus MCP (Model Context Protocol) Server er den offisielle serveren utviklet av Litmus Automation som gjør det mulig for store språkmodeller (LLM-er) og intelligente systemer å samhandle sømløst med Litmus Edge for konfigurasjon, overvåking og administrasjon av enheter. Bygget på MCP SDK og i samsvar med Model Context Protocol-spesifikasjonen, lar Litmus MCP Server AI-assistenter koble seg til eksterne industrielle datakilder og IoT-enheter, og forbedrer dermed utviklingsarbeidsflyter. Denne serveren spiller en sentral rolle i å muliggjøre oppgaver som forespørsler om enhetsdata, ekstern enhetsadministrasjon, sanntidsovervåking og automatisering av arbeidsflyter, noe som gjør den til et kraftig verktøy for industrielle IoT-løsninger og smart automatisering.
Ingen spesifikke prompt-maler er nevnt eller dokumentert i depotet.
Ingen eksplisitte MCP-ressurser er dokumentert i depotet.
Ingen verktøydefinisjoner funnet i server.py eller tilsvarende filer i dette depotet.
"mcpServers": {
"litmus-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["@litmus/mcp-server@latest"]
}
}
"mcpServers": {
"litmus-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["@litmus/mcp-server@latest"],
"env": {
"LITMUS_API_KEY": "${LITMUS_API_KEY}"
},
"inputs": {
"apiKey": "${LITMUS_API_KEY}"
}
}
}
mcpServers:"mcpServers": {
"litmus-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["@litmus/mcp-server@latest"]
}
}
"mcpServers": {
"litmus-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["@litmus/mcp-server@latest"],
"env": {
"LITMUS_API_KEY": "${LITMUS_API_KEY}"
},
"inputs": {
"apiKey": "${LITMUS_API_KEY}"
}
}
}
"mcpServers": {
"litmus-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["@litmus/mcp-server@latest"]
}
}
"mcpServers": {
"litmus-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["@litmus/mcp-server@latest"],
"env": {
"LITMUS_API_KEY": "${LITMUS_API_KEY}"
},
"inputs": {
"apiKey": "${LITMUS_API_KEY}"
}
}
}
"mcpServers": {
"litmus-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["@litmus/mcp-server@latest"]
}
}
"mcpServers": {
"litmus-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["@litmus/mcp-server@latest"],
"env": {
"LITMUS_API_KEY": "${LITMUS_API_KEY}"
},
"inputs": {
"apiKey": "${LITMUS_API_KEY}"
}
}
}
Bruke MCP i FlowHunt
For å integrere MCP-servere i FlowHunt-arbeidsflyten din, 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 setter du inn MCP-serverdetaljene dine i dette JSON-formatet:
{
"litmus-mcp": {
"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 "litmus-mcp" til det faktiske navnet på din MCP-server og å bytte ut URL-en med din egen MCP-serveradresse.
| Seksjon | Tilgjengelig | Detaljer/Notater |
|---|---|---|
| Oversikt | ✅ | |
| Liste over promter | ⛔ | Ingen prompt-maler listet |
| Liste over ressurser | ⛔ | Ingen eksplisitte ressurser dokumentert |
| Liste over verktøy | ⛔ | Ingen verktøy listet i kode eller dokumentasjon |
| Sikring av API-nøkler | ✅ | Eksempel med env og inputs |
| Støtte for sampling (mindre viktig ved vurdering) | ⛔ | Ikke nevnt |
En grundig gjennomgang av dette depotet viser at selv om oppsett- og integrasjonsinstruksjonene er tydelige og bruksområdene godt definert, finnes det for øyeblikket ingen dokumentasjon eller kode som detaljerer prompt-maler, eksplisitte MCP-ressurser eller verktøyimplementasjoner.
Denne MCP-serveren er godt dokumentert for oppsett og integrasjon, spesielt for industrielle IoT-bruksområder. Sammenlignet med mer funksjonsrike servere mangler den per nå detaljer rundt prompt-maler, ressurs-eksponering og eksekverbare verktøy, som er sentrale MCP-primitiver. Derfor er den sterk på enhetsadministrasjon og automatiseringsscenarier, men utviklere som ønsker dypere LLM-drevne arbeidsflyter kan oppleve den som begrenset i nåværende utgave.
| Har en LISENS | ✅ (Apache-2.0) |
|---|---|
| Har minst ett verktøy | ⛔ |
| Antall forker | 0 |
| Antall stjerner | 2 |
Litmus MCP Server er en offisiell server fra Litmus Automation som kobler LLM-er og AI-agenter til industrielle IoT-enheter via Litmus Edge, og muliggjør sanntids konfigurasjon, overvåking og automatisering av enheter.
Vanlige bruksområder inkluderer ekstern konfigurasjon av enheter, sanntidsovervåking av edge-enheter, automatisert enhetsadministrasjon (som firmwareoppdateringer og diagnostikk), samt integrering av enhetsdata i bredere automatiseringsarbeidsflyter.
Bruk miljøvariabler i MCP-serverkonfigurasjonen for å lagre API-nøkler sikkert. Referer til dem i konfigurasjonen din ved å bruke feltene 'env' og 'inputs' for hver støttet plattform.
Nei, nåværende versjon inkluderer ikke prompt-maler eller MCP-verktøy-/ressursdefinisjoner. Den er primært fokusert på enhetsadministrasjon og arbeidsflytintegrasjon.
Legg til MCP-komponenten i FlowHunt-arbeidsflyten din, åpne konfigurasjonspanelet og legg inn Litmus MCP Server-konfigurasjonen i JSON-format under systemets MCP-innstillinger. Sørg for å oppgi korrekt servernavn og URL til din distribusjon.
Forbedre dine industrielle IoT-arbeidsflyter ved å koble AI-agentene dine til Litmus Edge med den offisielle Litmus MCP Server. Opplev sømløs enhetsadministrasjon og automatisering.
Patronus MCP Server forenkler LLM-evaluering og eksperimentering for utviklere og forskere ved å tilby automatisering, batchprosessering og et robust oppsett fo...
Lightdash MCP-serveren kobler AI-assistenter og Lightdash, en moderne business intelligence-plattform, og muliggjør sømløs programmatisk tilgang til analysepros...
Milvus MCP Server kobler AI-assistenter og LLM-drevne applikasjoner med Milvus vektordatabase, og muliggjør avansert vektorsøk, embedding-håndtering og kontekst...
Informasjonskapselsamtykke
Vi bruker informasjonskapsler for å forbedre din surfeopplevelse og analysere vår trafikk. See our privacy policy.


