ntfy-mcp MCP Server

Hva gjør “ntfy-mcp” MCP Server?

ntfy-mcp er en MCP (Model Context Protocol) server som fungerer som en varslingsbro mellom AI-assistenter og ntfy-varselstjenesten. Hovedfunksjonen er å varsle brukere når AI-assistenten deres fullfører en oppgave, og dermed gi sømløse og ikke-påtrengende oppdateringer. Ved å integrere med MCP, gjør ntfy-mcp det mulig med utviklingsprosesser som drar nytte av øyeblikkelige, enhetsuavhengige varsler—slik som varsling når kodekjøring, databehandling eller andre automatiserte oppgaver fullføres. Dette sikrer at brukerne holdes informert i sanntid uten å måtte overvåke miljøet sitt kontinuerlig, noe som øker produktiviteten og reduserer kontekstbytte.

Liste over Prompter

• Ingen spesifikke prompt-maler er listet i repositoriet.

Liste over ressurser

• Ingen eksplisitte MCP-ressurser er dokumentert eller tilgjengelig i det tilgjengelige innholdet.

Liste over verktøy

• notify_user
  Sender et varsel til et spesifisert ntfy-emne når en AI-assistent fullfører en oppgave. Dette er hovedverktøyet som ntfy-mcp eksponerer for å integrere varsler i utviklingsprosesser.

Bruksområder for denne MCP-serveren

• Varsler om oppgavefullføring
  Utviklere kan motta varsler på telefonen eller enheten sin når langvarige eller bakgrunnsoppgaver initiert av AI-assistenten deres er ferdig.
• Ekstern overvåking
  Hold deg oppdatert på status for automatiserte arbeidsflyter eller skript uten å måtte sjekke fremdriften manuelt.
• Økt produktivitet
  Frigjør brukere fra konstant overvåking, slik at de kan fokusere på andre oppgaver mens de er trygge på at de får beskjed når viktige hendelser inntreffer.
• Integrasjon med DevOps
  Motta distribusjons-, bygg- eller CI/CD-pipeline-fullføringsvarsler via ntfy, og sikre raske responser og redusert nedetid.
• Forbedret brukeropplevelse
  Gir AI-drevne verktøy et brukervennlig lag ved å sørge for at brukerne holdes oppdatert uten anstrengelse.

Hvordan sette det opp

Windsurf

1. Sørg for at Node.js er installert.
2. Klon repositoriet og kjør npm install og npm run build.
3. Finn Windsurf MCP-konfigurasjonsfilen.
4. Legg til ntfy-mcp-serveren ved å bruke følgende JSON-utdrag.
5. Lagre endringene og start Windsurf på nytt.

"mcpServers": {
  "ntfy-mcp": {
    "command": "node",
    "args": [
      "/path/to/ntfy-mcp/build/index.js"
    ],
    "env": {
      "NTFY_TOPIC": "<your topic name>"
    },
    "autoApprove": [
      "notify_user"
    ]
  }
}

Claude

1. Installer Node.js og klon/bygg ntfy-mcp som beskrevet over.
2. Åpne Claudes konfigurasjonsfil for MCP-servere.
3. Sett inn ntfy-mcp-konfigurasjonen som vist nedenfor.
4. Start Claude på nytt for at endringene skal tre i kraft.

"mcpServers": {
  "ntfy-mcp": {
    "command": "node",
    "args": [
      "/path/to/ntfy-mcp/build/index.js"
    ],
    "env": {
      "NTFY_TOPIC": "<your topic name>"
    },
    "autoApprove": [
      "notify_user"
    ]
  }
}

Cursor

1. Sørg for at Node.js er tilgjengelig og ntfy-mcp er bygget.
2. Rediger Cursors MCP-serverkonfigurasjonsfil.
3. Legg til ntfy-mcp-serverdetaljer ved å bruke JSON-malen under.
4. Lagre og start Cursor på nytt.

"mcpServers": {
  "ntfy-mcp": {
    "command": "node",
    "args": [
      "/path/to/ntfy-mcp/build/index.js"
    ],
    "env": {
      "NTFY_TOPIC": "<your topic name>"
    },
    "autoApprove": [
      "notify_user"
    ]
  }
}

Cline

1. Installer Node.js, klon og bygg deretter ntfy-mcp.
2. Gå til Clines MCP-serverkonfigurasjon.
3. Sett inn serverdetaljene som i eksempelet under.
4. Lagre og start Cline på nytt.
5. Last ned ntfy-appen og abonner på emnet ditt.

"ntfy-mcp": {
  "command": "node",
  "args": [
    "/path/to/ntfy-mcp/build/index.js"
  ],
  "env": {
    "NTFY_TOPIC": "<your topic name>"
  },
  "autoApprove": [
    "notify_user"
  ]
}

Sikring av API-nøkler

Lagre emnenavn eller sensitive nøkler i miljøvariabler i stedet for å hardkode dem. Eksempel:

"env": {
  "NTFY_TOPIC": "${NTFY_TOPIC}"
},
"inputs": {
  "topic": "${NTFY_TOPIC}"
}

Hvordan bruke denne MCP-serveren i arbeidsflyter

Bruk av 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 AI-agenten din:

Klikk på MCP-komponenten for å åpne konfigurasjonspanelet. I systemets MCP-konfigurasjonsseksjon legger du inn detaljer om MCP-serveren din med følgende JSON-format:

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

Når dette er konfigurert, kan AI-agenten bruke denne MCP-serveren som et verktøy med tilgang til alle dens funksjoner og muligheter. Husk å endre “ntfy-mcp” til det faktiske navnet på MCP-serveren din og bytt ut URL-en med din egen MCP-serveradresse.

Oversikt

Denne MCP-serveren er svært fokusert og enkel, og tilbyr ett nyttig verktøy (notify_user) for varslingsformål. Dokumentasjonen er tydelig og oppsettet er rett fram, men den mangler prompt-maler, ressursdefinisjoner og avanserte MCP-funksjoner som sampling eller roots. Den vurderes best for sin enkelhet og målrettede bruksområde.

MCP-score