
Serwer Model Context Protocol (MCP)
Serwer Model Context Protocol (MCP) łączy asystentów AI z zewnętrznymi źródłami danych, API i usługami, umożliwiając płynną integrację złożonych przepływów prac...

Fingertip MCP Server pozwala asystentom AI na interakcję z bazami danych, systemami plików, API oraz usługami zewnętrznymi, poszerzając ich inteligencję i użyteczność dla programistów.
FlowHunt zapewnia dodatkową warstwę bezpieczeństwa między Twoimi systemami wewnętrznymi a narzędziami AI, dając Ci szczegółową kontrolę nad tym, które narzędzia są dostępne z Twoich serwerów MCP. Serwery MCP hostowane w naszej infrastrukturze można bezproblemowo zintegrować z chatbotem FlowHunt oraz popularnymi platformami AI, takimi jak ChatGPT, Claude i różne edytory AI.
Fingertip MCP (Model Context Protocol) Server działa jako potężny most między asystentami AI a zewnętrznymi źródłami danych, API lub usługami. Udostępniając standaryzowany interfejs, umożliwia workflow deweloperskie wymagające dynamicznego dostępu do baz danych, systemów plików, API oraz innych zasobów bezpośrednio z poziomu klientów opartych o AI. Programiści mogą używać Fingertip MCP Server do usprawnienia zadań takich jak pobieranie informacji, zarządzanie plikami, integracja z usługami firm trzecich czy automatyzacja powtarzalnych operacji w środowiskach programistycznych. Rozwiązanie to nie tylko przyspiesza development, lecz także znacząco rozszerza możliwości i inteligencję asystentów AI, zapewniając im dostęp do narzędzi oraz danych w czasie rzeczywistym.
Brak informacji w repozytorium na temat szablonów promptów.
Brak informacji w repozytorium o zasobach udostępnianych klientom AI.
Brak informacji w pliku server.py ani powiązanych plikach na temat konkretnych narzędzi dostarczanych przez Fingertip MCP Server.
Brak szczegółowych przypadków użycia opisanych w repozytorium.
mcpServers przy użyciu poniższego fragmentu JSON:{
  "fingertip-mcp": {
    "command": "npx",
    "args": ["@fingertip/mcp-server@latest"]
  }
}
mcpServers:{
  "fingertip-mcp": {
    "command": "npx",
    "args": ["@fingertip/mcp-server@latest"]
  }
}
{
  "fingertip-mcp": {
    "command": "npx",
    "args": ["@fingertip/mcp-server@latest"]
  }
}
{
  "fingertip-mcp": {
    "command": "npx",
    "args": ["@fingertip/mcp-server@latest"]
  }
}
Aby bezpiecznie obsługiwać klucze API, używaj zmiennych środowiskowych w konfiguracji. Przykład:
{
  "fingertip-mcp": {
    "command": "npx",
    "args": ["@fingertip/mcp-server@latest"],
    "env": {
      "API_KEY": "${API_KEY_ENV_VAR}"
    },
    "inputs": {
      "apiKey": "${API_KEY_ENV_VAR}"
    }
  }
}
Użycie MCP w FlowHunt
Aby zintegrować serwery MCP w swoim workflow FlowHunt, rozpocznij od dodania komponentu MCP do flow i połączenia go ze swoim agentem AI:
Kliknij na komponent MCP, aby otworzyć panel konfiguracji. W sekcji systemowej konfiguracji MCP wklej szczegóły serwera MCP w tym formacie JSON:
{
  "fingertip-mcp": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}
Po skonfigurowaniu agent AI może korzystać z tego MCP jako narzędzia ze wszystkimi jego funkcjami i możliwościami. Pamiętaj, by zmienić „fingertip-mcp” na rzeczywistą nazwę twojego serwera MCP oraz podmienić URL na własny adres serwera.
| Sekcja | Dostępność | Szczegóły/Uwagi | 
|---|---|---|
| Przegląd | ✅ | Na podstawie opisu MCP. | 
| Lista promptów | ⛔ | Brak znalezionych szablonów promptów. | 
| Lista zasobów | ⛔ | Brak zasobów w repozytorium. | 
| Lista narzędzi | ⛔ | Brak narzędzi w kodzie lub dokumentacji. | 
| Zabezpieczanie kluczy API | ✅ | Instrukcje podane. | 
| Wsparcie sampling-u (mniej istotne) | ⛔ | Brak dowodów wsparcia sampling-u. | 
Repozytorium Fingertip MCP Server nie zawiera szczegółowej dokumentacji ani jasnych informacji o promptach, zasobach, narzędziach czy zaawansowanych funkcjach MCP. Instrukcje konfiguracji są ogólne, a brak dowodów na obecność zaawansowanych możliwości MCP. Na podstawie powyższych tabel oceniam ten MCP na 2/10 pod względem użyteczności i dokumentacji.
| Czy posiada LICENSE | ⛔ (Brak wykrytego LICENSE) | 
|---|---|
| Posiada choć jedno narzędzie | ⛔ | 
| Liczba Forków | 0 | 
| Liczba Gwiazdek | 0 | 
Fingertip MCP Server to most, który pozwala asystentom AI na dynamiczną interakcję z zewnętrznymi bazami danych, systemami plików, API i usługami firm trzecich, rozszerzając zasięg i inteligencję workflow opartych na AI.
Fingertip MCP Server możesz skonfigurować na platformach deweloperskich takich jak Windsurf, Claude, Cursor lub Cline, dodając go do pliku konfiguracyjnego i restartując środowisko. Szczegółowe przykłady JSON są podane dla każdej z platform.
Do przechowywania kluczy API i wrażliwych danych zaleca się używanie zmiennych środowiskowych. W konfiguracji przypisz klucze API używając składni `${API_KEY_ENV_VAR}` w sekcjach `env` i `inputs`.
Nie, obecna dokumentacja oraz repozytorium Fingertip MCP Server nie udostępniają szablonów promptów, zasobów ani konkretnych narzędzi.
Ze względu na ograniczoną dokumentację i brak zaawansowanych funkcji, ogólna ocena Fingertip MCP Server to 2 na 10.
Połącz swoich agentów AI ze światem rzeczywistych danych, automatyzuj zadania i usprawnij development korzystając z Fingertip MCP Server. Wypróbuj w FlowHunt lub zintegruj z ulubionym środowiskiem programistycznym.
Serwer Model Context Protocol (MCP) łączy asystentów AI z zewnętrznymi źródłami danych, API i usługami, umożliwiając płynną integrację złożonych przepływów prac...
Serper MCP Server łączy asystentów AI z wyszukiwarką Google za pośrednictwem API Serper, umożliwiając natychmiastowe wyszukiwanie w sieci, obrazów, wideo, wiado...
Serwer interactive-mcp MCP umożliwia płynne, angażujące człowieka w pętli (human-in-the-loop) przepływy pracy AI, łącząc agentów AI z użytkownikami i systemami ...
Zgoda na Pliki Cookie
Używamy plików cookie, aby poprawić jakość przeglądania i analizować nasz ruch. See our privacy policy.


