
Azure DevOps MCP Server
Azure DevOps MCP Server działa jako pomost między żądaniami w języku naturalnym a REST API Azure DevOps, umożliwiając asystentom AI i narzędziom automatyzację w...
DevDb MCP Server działa jako most łączący asystentów AI z workflow rozwoju baz danych w Visual Studio Code. Jest zaprojektowany jako rozszerzenie zero-konfiguracyjne do VS Code, upraszczając sposób, w jaki programiści łączą się z bazami danych, wykonują zapytania i zarządzają nimi bezpośrednio z edytora. Udostępniając podstawowe operacje na bazach danych oraz kontekst za pomocą Model Context Protocol (MCP), DevDb umożliwia agentom AI wykonywanie zadań takich jak zapytania do bazy, eksploracja schematów i zarządzanie środowiskiem deweloperskim. Ta integracja zwiększa produktywność programistów poprzez automatyzację rutynowych zadań bazodanowych, prezentowanie istotnych danych i usprawnianie debugowania — wszystko bez wychodzenia z edytora.
Brak informacji o szablonach promptów w repozytorium lub dokumentacji.
W repozytorium lub dokumentacji nie wyszczególniono konkretnych zasobów MCP.
W dostępnych plikach repozytorium nie znaleziono jawnie zdefiniowanych narzędzi w server.py
lub równoważnej implementacji MCP servera.
{
"mcpServers": {
"devdb-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["@devdb/mcp-server@latest"]
}
}
}
{
"mcpServers": {
"devdb-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["@devdb/mcp-server@latest"]
}
}
}
{
"mcpServers": {
"devdb-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["@devdb/mcp-server@latest"]
}
}
}
{
"mcpServers": {
"devdb-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["@devdb/mcp-server@latest"]
}
}
}
Aby bezpiecznie przekazywać klucze API lub wrażliwe dane, używaj zmiennych środowiskowych. Przykładowa konfiguracja:
{
"mcpServers": {
"devdb-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["@devdb/mcp-server@latest"],
"env": {
"DATABASE_URL": "${DATABASE_URL}"
},
"inputs": {
"apiKey": "${MY_DEVDB_API_KEY}"
}
}
}
}
Zamień ${DATABASE_URL}
oraz ${MY_DEVDB_API_KEY}
na nazwy swoich zmiennych środowiskowych.
Używanie MCP w FlowHunt
Aby zintegrować serwery MCP z workflow FlowHunt, zacznij od dodania komponentu MCP do swojego flow i połącz go z agentem AI:
Kliknij w komponent MCP, aby otworzyć panel konfiguracji. W sekcji konfiguracji systemu MCP wstaw szczegóły swojego MCP servera w tym formacie JSON:
{
"devdb-mcp": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
}
}
Po zapisaniu konfiguracji agent AI może korzystać z możliwości tego MCP i wszystkich jego funkcji. Pamiętaj, aby zmienić “devdb-mcp” na faktyczną nazwę swojego serwera MCP oraz podać własny URL.
Sekcja | Dostępność | Szczegóły/Uwagi |
---|---|---|
Przegląd | ✅ | |
Lista promptów | ⛔ | Brak informacji |
Lista zasobów | ⛔ | Brak informacji |
Lista narzędzi | ⛔ | Brak informacji |
Zabezpieczanie kluczy API | ✅ | |
Wsparcie samplingu (mniej istotne) | ⛔ | Brak informacji |
Na podstawie informacji dostępnych w repozytorium, dokumentacja i implementacja DevDb MCP dotycząca funkcji MCP (prompty, narzędzia, zasoby, sampling, roots) są znikome lub nieobecne. Projekt jest dobrze utrzymany i popularny, jednak dokumentacja integracji MCP jest obecnie uboga.
Posiada LICENSE | ✅ MIT |
---|---|
Ma przynajmniej jedno narzędzie | ⛔ |
Liczba Forków | 32 |
Liczba Gwiazdek | 958 |
Ocena:
Biorąc pod uwagę brak konkretnych prymitywów MCP takich jak narzędzia, prompty czy zasoby w repozytorium, ale uwzględniając jego popularność i licencję, ta konfiguracja MCP otrzymuje ocenę 3/10 za gotowość i dokumentację MCP. Jest to przydatny projekt jako rozszerzenie VS Code, jednak jawne możliwości serwera MCP nie są widoczne w obecnym repozytorium.
DevDb MCP Server to rozszerzenie zero-konfiguracyjne do Visual Studio Code, które łączy agentów i asystentów AI z workflow rozwoju baz danych. Udostępnia operacje na bazach danych i kontekst za pomocą Model Context Protocol (MCP), umożliwiając automatyczne zapytania, eksplorację schematów i zarządzanie bezpośrednio w edytorze.
DevDb MCP Server służy do zarządzania bazami danych, eksploracji schematów, natychmiastowego wykonywania zapytań, debugowania w czasie rzeczywistym oraz integracji operacji bazodanowych z szerszymi procesami deweloperskimi — poprawiając produktywność i minimalizując przełączanie kontekstu.
Używaj zmiennych środowiskowych do bezpiecznego przechowywania wrażliwych danych. W konfiguracji serwera MCP odwołuj się do zmiennych środowiskowych dla adresów URL baz danych i kluczy API, aby nigdy nie umieszczać danych uwierzytelniających na stałe w kodzie.
Obecnie żadne szablony promptów ani jawne narzędzia własne nie są dostarczane w repozytorium lub dokumentacji. Główna wartość polega na udostępnianiu operacji bazodanowych i integracji z workflow.
Dodaj komponent MCP do swojego flow, otwórz jego konfigurację i wstaw szczegóły serwera DevDb MCP w formacie JSON. Dzięki temu agenci AI uzyskują dostęp do wszystkich możliwości DevDb w FlowHunt.
Zintegruj DevDb MCP Server z flow FlowHunt lub VS Code, aby zautomatyzować zarządzanie bazą danych, zapytania i debugowanie — wszystko wspierane przez AI.
Azure DevOps MCP Server działa jako pomost między żądaniami w języku naturalnym a REST API Azure DevOps, umożliwiając asystentom AI i narzędziom automatyzację w...
Serwer MCP Database umożliwia bezpieczny, programistyczny dostęp do popularnych baz danych takich jak SQLite, SQL Server, PostgreSQL i MySQL dla asystentów AI i...
Serwer DevRev MCP wprowadza potężne narzędzia do zarządzania projektami i ulepszeniami DevRev bezpośrednio do FlowHunt oraz workflow asystentów AI. Umożliwia pr...