Hva gjør “Peacock” MCP-serveren?

Peacock MCP-serveren er utviklet for å fungere som en Model Context Protocol (MCP)-server for Peacock-utvidelsen i Visual Studio Code. Hovedformålet er å illustrere hvordan en MCP-server kan legge til rette for koblinger mellom AI-assistenter og eksterne API-er, og dermed forbedre utviklerens arbeidsflyt. Ved å fungere som en bro gjør Peacock MCP-serveren det mulig for AI-drevne assistenter å samhandle programmessig med VS Code-miljøet, for eksempel ved å tilpasse editorens utseende eller håndtere prosjektspesifikke innstillinger. Dette gir utviklere mulighet til å automatisere oppgaver som tematisering, identifisering av arbeidsområder eller andre API-drevne interaksjoner, noe som til slutt effektiviserer og beriker kodeopplevelsen.

Liste over prompt-maler

Ingen prompt-maler er eksplisitt nevnt i tilgjengelig dokumentasjon eller repository-filer.

Liste over ressurser

Ingen eksplisitte ressurser er beskrevet i tilgjengelig dokumentasjon eller repository-filer.

Liste over verktøy

Ingen eksplisitte verktøy er oppført i tilgjengelig dokumentasjon eller repository-filer, og server.py finnes ikke i dette repositoriet.

Bruksområder for denne MCP-serveren

• API-interaksjonsdemonstrasjon: Peacock MCP-serveren er primært ment å vise hvordan MCP-servere kan brukes til å samhandle med API-er. Dette kan hjelpe utviklere å forstå beste praksis for integrering av AI-assistenter med ulike tjenester.
• Forbedring av VS Code-utvidelse: Ved å koble seg til Peacock via MCP kan utviklere automatisere tematisering og utseendejusteringer på tvers av VS Code-arbeidsområder, noe som forbedrer teamarbeidsflyten og identifisering av arbeidsområder.
• Automatisering av utviklerarbeidsflyt: Serveren kan brukes som grunnlag for å automatisere repeterende oppgaver, som å bytte editorfarger basert på prosjektkontekst eller CI/CD-status, og dermed redusere manuell konfigurering.
• Utdanningsformål: Repositoriet er en verdifull ressurs for dem som ønsker å lære hvordan man implementerer MCP-servere for å koble AI-verktøy med eksterne API-er eller systemer.
• Mal for egne MCP-servere: Utviklere kan bruke dette som en mal for å lage egne MCP-servere for andre utvidelser eller applikasjoner som krever samhandling mellom AI og API-er.

Slik setter du det opp

Windsurf

1. Forsikre deg om at Node.js er installert på systemet ditt.
2. Finn Windsurf sin konfigurasjonsfil (vanligvis wind.config.json).
3. Legg til Peacock MCP-serveren med følgende JSON-utdrag:

   {
     "mcpServers": {
       "peacock-mcp": {
         "command": "npx",
         "args": ["@johnpapa/peacock-mcp@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Lagre konfigurasjonsfilen og start Windsurf på nytt.
5. Verifiser oppsettet ved å sjekke om Windsurf gjenkjenner Peacock MCP-serveren.

Claude

1. Forsikre deg om at Node.js er tilgjengelig.
2. Åpne Claudes MCP-server-konfigurasjon (f.eks. claude.json).
3. Legg til:

   {
     "mcpServers": {
       "peacock-mcp": {
         "command": "npx",
         "args": ["@johnpapa/peacock-mcp@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Lagre og start Claude på nytt.
5. Bekreft at Peacock MCP-serveren er oppført i Claudes brukergrensesnitt.

Cursor

1. Installer Node.js.
2. Åpne Cursors cursor.config.json.
3. Sett inn:

   {
     "mcpServers": {
       "peacock-mcp": {
         "command": "npx",
         "args": ["@johnpapa/peacock-mcp@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Lagre filen og start Cursor på nytt.
5. Test ved å kjøre en kommando som bruker MCP-serveren.

Cline

1. Forsikre deg om at Node.js er installert.
2. Rediger eller opprett Clines konfigurasjonsfil (f.eks. cline.config.json).
3. Legg til MCP-serveren:

   {
     "mcpServers": {
       "peacock-mcp": {
         "command": "npx",
         "args": ["@johnpapa/peacock-mcp@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Lagre og start Cline på nytt.
5. Sjekk at MCP-serveren er registrert riktig.

Sikring av API-nøkler

Lagre API-nøkler som miljøvariabler og referer til dem i konfigurasjonen din. Eksempel:

{
  "mcpServers": {
    "peacock-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["@johnpapa/peacock-mcp@latest"],
      "env": {
        "API_KEY": "${PEACOCK_API_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "apiKey": "${PEACOCK_API_KEY}"
      }
    }
  }
}

Hvordan bruke denne MCP-en i flows

Bruk av MCP i FlowHunt

For å integrere MCP-servere i din FlowHunt-arbeidsflyt, start med å legge til MCP-komponenten i flowen din og koble den til AI-agenten:

Klikk på MCP-komponenten for å åpne konfigurasjonspanelet. I systemets MCP-konfigurasjonsseksjon setter du inn dine MCP-serverdetaljer med følgende JSON-format:

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

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

Oversikt

Basert på tabellene fungerer Peacock MCP-serveren som et nyttig demonstrasjonsprosjekt, men mangler detaljert dokumentasjon, prompt-maler, ressurser og verktøydefinisjoner, noe som begrenser dens praktiske bruk for avanserte MCP-integrasjoner. Dens hovedverdi ligger som lærings- eller utgangspunkt for MCP-serverutvikling.

MCP-score

Total vurdering: 3/10 – Denne MCP-serveren er en nyttig referanse for å komme i gang, men er ganske begrenset i omfang og dokumentasjon for bruk i virkelige prosjekter.