MCP-PIF Server-integrasjon

Hva gjør “MCP-PIF” MCP-serveren?

MCP-PIF (Model Context Protocol - Personal Intelligence Framework) Server er en praktisk implementasjon av Model Context Protocol (MCP) utviklet for å lette meningsfullt samarbeid mellom mennesker og AI. Som en bro muliggjør MCP-PIF at AI-assistenter kan koble seg til strukturerte eksterne datakilder og tjenester, og støtter utviklingsflyter som arbeidsplassadministrasjon, prosjektjournalføring og strukturert resonnering. Kjernens funksjon er å eksponere verktøy og ressurser—som filsystemnavigering, journalsystemer og resonneringsverktøy—for AI-klienter, slik at de kan utføre oppgaver som filhåndtering, vedvarende notater og utvikling av strukturerte innsikter. Ved å tilby dette standardiserte grensesnittet, forbedrer MCP-PIF AI-drevet produktivitet og muliggjør sømløs integrasjon med utviklingsmiljøer.

Liste over prompt-maler

Ingen spesifikke prompt-maler ble funnet i depotet eller dokumentasjonen.

Liste over ressurser

Ingen eksplisitte ressursdefinisjoner ble funnet i depotet eller dokumentasjonen.

Liste over verktøy

• Filsystemoperasjoner
  Verktøy for å navigere og administrere arbeidsplasskonteksten:

  • pwd: Vis gjeldende katalog
  • cd: Bytt katalog
  • read: Les filinnhold
  • write: Skriv til en fil
  • mkdir: Opprett en katalog
  • delete: Slett filer eller kataloger
  • move: Flytt filer eller kataloger
  • rename: Gi nytt navn til filer eller kataloger

• Resonneringsverktøy
  Muliggjør strukturert tenkning og innsiktsutvikling:

  • reason: Utvikle sammenkoblede innsikter ved å koble tanker
  • think: Opprett rom for refleksjon og temporær resonnering

• Journalsystem
  Oppretthold kontinuitet og dokumenter kunnskap:

  • journal_create: Opprett nye journaloppføringer
  • journal_read: Les og utforsk journalmønstre

Brukstilfeller for denne MCP-serveren

• Filhåndtering i arbeidsplassen
  Utviklere kan bruke AI-assistenter for å navigere i prosjektmapper, lese og skrive filer, opprette nye mapper og administrere organiseringen av arbeidsplassen, noe som effektiviserer hverdagslige oppgaver.

• Prosjektjournalføring
  AI kan dokumentere prosjektutvikling, vedlikeholde logger og trekke ut mønstre fra journaloppføringer, og støtte kunnskapskontinuitet og retrospektiv analyse.

• Strukturert resonnering og innsiktsutvikling
  Resonneringsverktøyene hjelper AI og brukere til å bygge tankerekker sammen, modellere prosjektidéer og utvikle sammenkoblede innsikter for komplekse problemer.

• Utforskning av kodebaser
  Ved å muliggjøre katalognavigering og fillesing, kan utviklere bruke MCP-PIF-serveren til å utforske nye kodebaser, søke etter relevante filer og forstå prosjektstrukturen effektivt.

• Plattformuavhengig synkronisering av arbeidsplassen
  MCP-PIF kan konfigureres og brukes på tvers av Windows, macOS og Linux, og sikrer konsistente arbeidsflyter og verktøytilgjengelighet for team på ulike systemer.

Hvordan sette opp

Windsurf

1. Forutsetninger: Sørg for at Node.js 18+ og npm er installert.
2. Klon depotet:

   git clone https://github.com/hungryrobot1/MCP-PIF
   cd mcp-pif
   npm install
   

3. Bygg serveren:

   npm run build
   

4. Rediger konfigurasjon:
   Sett miljøvariabler for arbeidsplassrot eller konfigurasjon etter behov.
5. Legg til i Windsurf-konfigurasjon:

   {
     "mcpServers": {
       "mcp-pif": {
         "command": "node",
         "args": ["path/to/your/mcp-pif/build/index.js"],
         "cwd": "path/to/your/mcp-pif",
         "env": {}
       }
     }
   }
   

6. Start på nytt og verifiser:
   Start Windsurf på nytt og bekreft at “mcp-pif” er tilgjengelig.

Claude

1. Forutsetninger: Installer Node.js 18+, npm og TypeScript 5.0+.
2. Klon og installer:

   git clone https://github.com/hungryrobot1/MCP-PIF
   cd mcp-pif
   npm install
   npm run build
   

3. Konfigurer Claude Desktop-klient:
   • Finn claude_desktop_config.json og legg til:

     {
       "mcpServers": {
         "mcp-pif": {
           "command": "node",
           "args": ["path/to/your/mcp-pif/build/index.js"],
           "cwd": "path/to/your/mcp-pif",
           "env": {}
         }
       }
     }
     

4. Start Claude-klienten på nytt:
   Start eller restart, og velg “mcp-pif” som server.
5. Verifiser oppsettet:
   Start en ny chat og sjekk at serveren kobler til.

Cursor

1. Installer forutsetninger: Node.js 18+, npm, TypeScript.
2. Klon og installer:

   git clone https://github.com/hungryrobot1/MCP-PIF
   cd mcp-pif
   npm install
   npm run build
   

3. Oppdater Cursor-konfigurasjon:

   {
     "mcpServers": {
       "mcp-pif": {
         "command": "node",
         "args": ["path/to/your/mcp-pif/build/index.js"],
         "cwd": "path/to/your/mcp-pif",
         "env": {}
       }
     }
   }
   

4. Start Cursor på nytt:
   Start appen på nytt og sjekk at serveren er tilgjengelig.

Cline

1. Installer avhengigheter: Node.js 18+, npm, TypeScript.
2. Klon og bygg:

   git clone https://github.com/hungryrobot1/MCP-PIF
   cd mcp-pif
   npm install
   npm run build
   

3. Konfigurer Cline:

   {
     "mcpServers": {
       "mcp-pif": {
         "command": "node",
         "args": ["path/to/your/mcp-pif/build/index.js"],
         "cwd": "path/to/your/mcp-pif",
         "env": {}
       }
     }
   }
   

4. Start på nytt og verifiser:
   Start Cline på nytt for å bekrefte at “mcp-pif” er aktiv.

Sikring av API-nøkler

For å sikre sensitive nøkler eller legitimasjon, sett dem via miljøvariabler i konfigurasjonen:

{
  "mcpServers": {
    "mcp-pif": {
      "command": "node",
      "args": ["path/to/your/mcp-pif/build/index.js"],
      "cwd": "path/to/your/mcp-pif",
      "env": {
        "MY_SECRET_KEY": "${MY_SECRET_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "api_key": "${MY_SECRET_KEY}"
      }
    }
  }
}

Hvordan bruke denne MCP-en inne i flyter

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 AI-agenten din:

Klikk på MCP-komponenten for å åpne konfigurasjonspanelet. I systemets MCP-konfigurasjonsseksjon, legg inn MCP-serverdetaljene dine med dette JSON-formatet:

{
  "mcp-pif": {
    "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 muligheter. Husk å endre “mcp-pif” til det faktiske navnet på MCP-serveren din og bytt ut URL-en med din egen MCP-server-URL.

Oversikt

Basert på tilgjengelig dokumentasjon og kode tilbyr MCP-PIF et robust sett med kjerneverktøy og gode oppsettinstruksjoner, men mangler tydelige prompt-maler, ressursoversikter og avanserte MCP-funksjoner som sampling og roots-støtte. Totalt sett er denne implementasjonen solid for grunnleggende oppgaver, men kan forbedres på brukerdokumentasjon og avanserte protokollfunksjoner.

MCP-score

Total vurdering: 6/10

MCP-PIF er et sterkt utgangspunkt for MCP-basert arbeidsplassadministrasjon og resonnering, med klar kode og oppsett, men mangler detaljerte prompt- og ressursdefinisjoner samt dokumentasjon på avanserte MCP-funksjoner.