
ntfy-mcp MCP Server
ntfy-mcp er en MCP-server som fungerer som en varslingsbro mellom AI-assistenter og ntfy-varselstjenesten, og muliggjør sanntidsvarsler om fullførte oppgaver og...
Integrer AI-drevne varsler og påminnelser i dine arbeidsflyter ved å koble FlowHunt til ntfy-servere gjennom ntfy-me-mcp MCP-serveren.
ntfy-me-mcp MCP-serveren fungerer som en bro mellom AI-assistenter og ntfy-varslingsservere (inkludert selvhostede eller ntfy.sh-installasjoner). Den gir AI-agenter muligheten til å sende og hente varsler programmatisk ved hjelp av Model Context Protocol (MCP), noe som øker produktiviteten og automatiseringen i utviklingsflyter. Ved å eksponere varslingsoperasjoner via MCP, lar ntfy-me-mcp språkmodeller og verktøy samhandle sikkert med varslingssystemer—med støtte for sikker tokenautentisering. Dette gjør løsningen ideell for scenarier hvor automatiserte varsler, påminnelser eller varslingsdrevne arbeidsflyter kreves, og strømlinjeformer kommunikasjonen mellom eksterne tjenester, API-er og AI-drevne agenter på en standardisert måte.
Ingen eksplisitte prompt-maler ble oppført i depotet eller dokumentasjonen.
Ingen eksplisitte MCP-ressurser ble dokumentert i depotet eller dokumentasjonen.
Ingen eksplisitte verktøy ble oppført i server.py eller innholdet i depotet.
Automatiserte varsler
Utviklere kan bruke ntfy-me-mcp til å sende sanntidsvarsler til seg selv eller teamet når bestemte hendelser inntreffer (f.eks. hvis CI/CD-bygger feiler, serverfeil oppstår eller viktige loggposter oppdages).
AI-drevne påminnelser
Integrer med AI-assistenter for å planlegge og levere påminnelser eller handlingsorienterte varsler via ntfy, og automatiser personlige eller teamorienterte arbeidsflyter.
Varslingsbaserte triggere
Bruk AI-agenter til å igangsette handlinger når spesifikke varsler mottas, som å eskalere hendelser, initiere videre arbeidsflyt eller oppdatere dashbord.
Varsler på tvers av plattformer
Send varsler fra ulike AI-drevne verktøy eller roboter til hvilken som helst ntfy-kompatibel klient (mobil, desktop, nettleser), og sørg for at meldinger når brukerne der de er.
.windsurf/settings.json
eller annen konfigurasjonsfil for plattformen.mcpServers
:{
"ntfy-me-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["@gitmotion/ntfy-me-mcp@latest"]
}
}
Eksempel på sikker lagring av API-nøkler (env
-seksjon):
{
"ntfy-me-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["@gitmotion/ntfy-me-mcp@latest"],
"env": {
"NTFY_AUTH_TOKEN": "${env.NTFY_AUTH_TOKEN}"
},
"inputs": {
"NTFY_SERVER": "https://ntfy.sh"
}
}
}
.claude/mcp.json
).{
"ntfy-me-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["@gitmotion/ntfy-me-mcp@latest"]
}
}
.cursor/settings.json
){
"ntfy-me-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["@gitmotion/ntfy-me-mcp@latest"]
}
}
cline.config.json
.{
"ntfy-me-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["@gitmotion/ntfy-me-mcp@latest"]
}
}
Merk:
For å sikre API-nøkler, bruk alltid env
-seksjonen i konfigurasjonen. Eksempel:
{
"ntfy-me-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["@gitmotion/ntfy-me-mcp@latest"],
"env": {
"NTFY_AUTH_TOKEN": "${env.NTFY_AUTH_TOKEN}"
}
}
}
Bruke 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 din AI-agent:
Klikk på MCP-komponenten for å åpne konfigurasjonspanelet. I systemets MCP-konfigurasjonsseksjon setter du inn detaljene til MCP-serveren din med dette JSON-formatet:
{
"ntfy-me-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 “ntfy-me-mcp” til det faktiske navnet på din MCP-server og bytte ut URL-en med din egen MCP-server-URL.
Seksjon | Tilgjengelig | Detaljer/Notater |
---|---|---|
Oversikt | ✅ | |
Liste over prompt-maler | ⛔ | |
Liste over ressurser | ⛔ | |
Liste over verktøy | ⛔ | |
Sikker lagring av API-nøkler | ✅ | |
Støtte for sampling (mindre viktig) | ⛔ |
Basert på tabellen over får ntfy-me-mcp en beskjeden poengsum. Den gir tydelig verdi for varslingsarbeidsflyter, men mangler dokumentasjon eller kode for MCP-promptmaler, ressurser eller verktøy, og nevner ikke avanserte MCP-funksjoner som “roots” eller sampling.
Har en LISENS | ✅ (GPL-3.0) |
---|---|
Har minst ett verktøy | ⛔ |
Antall forks | 5 |
Antall stjerner | 22 |
ntfy-me-mcp MCP-serveren kobler AI-agenter til ntfy-varslingssystemer, slik at du kan sende og motta varsler programmatisk via MCP. Den støtter sikker autentisering og er ideell for automatiserte varsler, påminnelser og triggere for arbeidsflyt.
Legg til ntfy-me-mcp-serveren i konfigurasjonsfilen til din MCP-kompatible plattform, sørg for at Node.js er installert, og bruk `env`-seksjonen for sikre autentiseringstokens. Se de spesifikke instruksjonene for Windsurf, Claude, Cursor eller Cline ovenfor.
Bruksområder inkluderer automatiserte varsler for utviklere, AI-drevne påminnelser, varslingsbaserte triggere for arbeidsflyt og levering av varsler på tvers av plattformer til alle ntfy-kompatible klienter.
Lagre alltid NTFY_AUTH_TOKEN i miljøvariabelseksjonen (`env`) i konfigurasjonsfilen din i stedet for å hardkode det, for å holde legitimasjonen din trygg.
Ja, du kan koble til både offentlige ntfy.sh og enhver selvhostet ntfy-server ved å angi riktig server-URL i din konfigurasjon.
Koble AI-agenter til ntfy-servere og automatiser varsler, påminnelser og triggere for arbeidsflyt i sanntid. Øk produktiviteten din i dag!
ntfy-mcp er en MCP-server som fungerer som en varslingsbro mellom AI-assistenter og ntfy-varselstjenesten, og muliggjør sanntidsvarsler om fullførte oppgaver og...
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...