Unleash MCP Server-integrasjon

Hva gjør “Unleash” MCP Server?

Unleash MCP Server er en Model Context Protocol (MCP)-implementasjon som kobler AI-assistenter og LLM-applikasjoner til Unleash Feature Toggle-systemet. Den fungerer som en bro, slik at AI-klienter kan hente status for feature-flagg, liste prosjekter og håndtere feature-flagg direkte fra Unleash via standardiserte MCP-grensesnitt. Denne integrasjonen gjør det mulig for utviklere å automatisere feature-håndtering, eksponere feature flagg-data til AI-agenter for informerte beslutninger, og effektivisere arbeidsflyter som er avhengige av dynamisk feature-toggling i programvaresystemer. Ved å tilby verktøy og ressurser som samhandler med Unleash, gjør serveren AI-drevne applikasjoner i stand til å forbedre utviklingspipelines, kjøre automatiserte sjekker og delta i feature-håndteringsoperasjoner.

Liste over promter

• flag-check: En prompt-mal for å sjekke statusen til et enkelt feature-flagg i Unleash.

Liste over ressurser

• flags: Eksponerer feature flagg-data som en MCP-ressurs, slik at klienter kan lese og bruke feature flagg-informasjon som kontekst.
• projects: Lar klienter få tilgang til og liste alle prosjekter konfigurert i Unleash-systemet.

Liste over verktøy

• get-flag: Et verktøy som henter status for et spesifikt feature-flagg fra Unleash.
• get-projects: Et verktøy som lister alle tilgjengelige prosjekter fra Unleash-serveren.

Bruksområder for denne MCP-serveren

• Feature flagg-overvåking: La AI-agenter programmatisk sjekke status for feature-flagg, slik at man får dynamiske beslutninger i arbeidsflyter og automatiserte test-scenarier.
• Automatisert feature-håndtering: Bruk AI for å opprette, oppdatere eller administrere feature-flagg basert på kontekstuelle signaler eller krav til utrulling.
• Prosjektoppdagelse: List enkelt og utforsk tilgjengelige prosjekter i Unleash, noe som forenkler prosjektintroduksjon og integrasjon for team.
• Kontekstuell flagg-eksponering for LLM-er: Eksponer feature flagg-informasjon som kontekst til språkmodeller, slik at de får nyanserte svar og operasjonell innsikt.
• Integrasjon i kontinuerlig utrulling: Automatiser toggling av feature-flagg og prosjektadministrasjon som en del av CI/CD-pipeliner, noe som øker smidigheten og reduserer manuell inngripen.

Hvordan sette det opp

Windsurf

1. Sørg for at Node.js (v18+) er installert.
2. Finn Windsurf-konfigurasjonsfilen din.
3. Legg til Unleash MCP-serveren i mcpServers-objektet ved å bruke følgende JSON-snutt:

   "mcpServers": {
     "unleash-mcp": {
       "command": "npx",
       "args": ["@cuongtl1992/unleash-mcp@latest"]
     }
   }
   

4. Lagre konfigurasjonen og start Windsurf på nytt.
5. Verifiser at Unleash MCP-serveren kjører i Windsurf-dashbordet.

Sikring av API-nøkler

Bruk miljøvariabler for å lagre sensitiv informasjon:

{
  "mcpServers": {
    "unleash-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["@cuongtl1992/unleash-mcp@latest"],
      "env": {
        "UNLEASH_API_KEY": "${UNLEASH_API_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "apiUrl": "https://unleash.example.com/api"
      }
    }
  }
}

Claude

1. Installer Node.js (v18+) hvis det ikke er installert.
2. Åpne Claude-konfigurasjonsfilen.
3. Legg til Unleash MCP i mcpServers-seksjonen:

   "mcpServers": {
     "unleash-mcp": {
       "command": "npx",
       "args": ["@cuongtl1992/unleash-mcp@latest"]
     }
   }
   

4. Lagre filen og start Claude på nytt.
5. Bekreft vellykket integrasjon via Claudes verktøymeny.

Cursor

1. Sørg for at Node.js (v18+) er installert.
2. Finn og rediger Cursor-konfigurasjonsfilen.
3. Sett inn følgende MCP-serverkonfigurasjon:

   "mcpServers": {
     "unleash-mcp": {
       "command": "npx",
       "args": ["@cuongtl1992/unleash-mcp@latest"]
     }
   }
   

4. Lagre konfigurasjonen og start Cursor på nytt.
5. Sjekk statusen til MCP-serveren i Cursor.

Cline

1. Sjekk at Node.js (v18+) er tilgjengelig.
2. Åpne Cline-konfigurasjonsfilen.
3. Legg til Unleash MCP-serverdetaljer som vist:

   "mcpServers": {
     "unleash-mcp": {
       "command": "npx",
       "args": ["@cuongtl1992/unleash-mcp@latest"]
     }
   }
   

4. Start Cline på nytt etter lagring.
5. Valider funksjonaliteten til Unleash MCP-serveren.

Hvordan bruke denne MCP-en i flows

Bruke MCP i FlowHunt

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

Klikk på MCP-komponenten for å åpne konfigurasjonspanelet. I system-MCP-konfigurasjonsseksjonen setter du inn MCP-serverdetaljene dine i dette JSON-formatet:

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

Når det er konfigurert, kan AI-agenten nå bruke denne MCP-en som et verktøy med tilgang til alle dens funksjoner og muligheter. Husk å endre "unleash-mcp" til det faktiske navnet på din MCP-server og bytt ut URL-en tilsvarende.

Oversikt

Vår vurdering

Unleash MCP Server gir en tydelig og fokusert integrasjon for feature flagg-håndtering i LLM-arbeidsflyter. Repositoriet dekker alle essensielle MCP-primitiver, tilbyr praktiske oppsettsinstruksjoner og viser gode sikkerhetsrutiner. Avanserte MCP-funksjoner som sampling og røtter er imidlertid ikke eksplisitt dokumentert. Alt i alt er det en solid, spesialisert MCP-server med tydelig verdi for utviklere.

MCP Score