Firefly MCP Server

Do czego służy „Firefly” MCP Server?

Firefly MCP (Model Context Protocol) Server to serwer oparty na TypeScript, zaprojektowany do integracji z platformą Firefly i umożliwiający płynne połączenie pomiędzy asystentami AI a środowiskami Cloud i SaaS. Jego kluczową rolą jest umożliwienie klientom AI odkrywania, zarządzania oraz kodyfikowania zasobów z podłączonych kont, takich jak AWS lub inni dostawcy chmury. Udostępniając możliwości odkrywania i kodyfikowania zasobów, Firefly MCP wspiera workflowy oparte na AI, np. zarządzanie infrastrukturą i jej automatyzację. Serwer obsługuje bezpieczne uwierzytelnianie oraz został zaprojektowany do łatwej integracji z narzędziami deweloperskimi, w tym Claude i Cursor, zwiększając produktywność programistów dzięki możliwościom zapytań w języku naturalnym oraz generowania Infrastructure as Code.

Lista promptów

• W repozytorium nie udokumentowano jawnych szablonów promptów.

Lista zasobów

• Odkrywanie zasobów: Udostępnia wszystkie zasoby we wszystkich Twoich podłączonych kontach Cloud i SaaS do zapytań wspieranych przez AI.
• Kodyfikacja zasobów: Umożliwia przedstawienie wykrytych zasobów jako Infrastructure as Code (np. szablony Terraform).
• Bezpieczne uwierzytelnianie: Używa kluczy dostępu do bezpiecznej interakcji z zasobami zarządzanymi przez Firefly.

Lista narzędzi

• W plikach repozytorium (np. server.py czy równoważny plik TypeScript) nie wymieniono jawnie narzędzi.

Przykłady użycia tego serwera MCP

• Odkrywanie zasobów chmurowych: Zadawaj pytania i przeglądaj wszystkie zasoby (np. instancje EC2) w swoich kontach AWS i innych chmurach przy użyciu języka naturalnego.
• Generowanie Infrastructure as Code: Automatycznie kodyfikuj wykryte zasoby do formatu Terraform lub innego IaC, oszczędzając czas inżynierów.
• Bezpieczne zarządzanie wieloma chmurami: Zarządzaj zasobami w różnych chmurach i usługach SaaS z wykorzystaniem bezpiecznego, zunifikowanego uwierzytelniania.
• Integracja z narzędziami programistycznymi AI: Używaj Cursor, Claude lub podobnych narzędzi, aby wykorzystać możliwości Firefly MCP w swoich workflowach developerskich.
• Automatyzacja zadań infrastrukturalnych: Pozwól agentom AI automatyzować powtarzalne zadania zarządzania infrastrukturą, zwiększając efektywność i redukując błędy.

Jak skonfigurować

Windsurf

1. Upewnij się, że masz zainstalowane Node.js (v14+) oraz npm/yarn.
2. Wygeneruj klucze dostępu Firefly na swoim koncie Firefly.
3. Zainstaluj serwer MCP za pomocą npx:

   npx @fireflyai/firefly-mcp
   

4. Zaktualizuj konfigurację mcp.json:

   {
     "mcpServers": {
       "firefly": {
         "command": "npx",
         "args": ["-y", "@fireflyai/firefly-mcp"],
         "env": {
           "FIREFLY_ACCESS_KEY": "your_access_key",
           "FIREFLY_SECRET_KEY": "your_secret_key"
         }
       }
     }
   }
   

5. Zapisz zmiany i w razie potrzeby zrestartuj Windsurf.

Claude

1. Wymagania wstępne: Node.js (v14+) oraz klucze dostępu Firefly.
2. Uruchom serwer MCP:

   npx @fireflyai/firefly-mcp --sse --port 6001
   

3. Dodaj do konfiguracji Claude:

   {
     "mcpServers": {
       "firefly": {
         "url": "http://localhost:6001/sse"
       }
     }
   }
   

4. Zapisz i zrestartuj Claude. Zweryfikuj integrację.

Cursor

1. Zainstaluj Node.js i uzyskaj dane uwierzytelniające Firefly.
2. Uruchom serwer wg powyższej instrukcji.
3. W Cursor połącz się z serwerem MCP zgodnie z dokumentacją Model Context Protocol Cursor.
4. Przykładowa konfiguracja:

   {
     "mcpServers": {
       "firefly": {
         "url": "http://localhost:6001/sse"
       }
     }
   }
   

5. Użyj rozszerzenia Cursor do interakcji z Firefly MCP.

Cline

1. Skonfiguruj Node.js i dane uwierzytelniające Firefly.
2. Uruchom serwer MCP:

   npx @fireflyai/firefly-mcp --sse --port 6001
   

3. W pliku konfiguracyjnym (mcp.json) dodaj:

   {
     "mcpServers": {
       "firefly": {
         "url": "http://localhost:6001/sse"
       }
     }
   }
   

4. Zapisz i zrestartuj Cline, aby zastosować zmiany.

Zabezpieczanie kluczy API

Zawsze przechowuj swoje klucze dostępu w tajemnicy i preferuj używanie zmiennych środowiskowych dla poświadczeń:

{
  "mcpServers": {
    "firefly": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@fireflyai/firefly-mcp"],
      "env": {
        "FIREFLY_ACCESS_KEY": "your_access_key",
        "FIREFLY_SECRET_KEY": "your_secret_key"
      }
    }
  }
}

Jak korzystać z tego MCP w przepływach

Użycie MCP w FlowHunt

Aby zintegrować serwery MCP z workflowem FlowHunt, zacznij od dodania komponentu MCP do swojego przepływu i połącz go z agentem AI:

Kliknij komponent MCP, aby otworzyć panel konfiguracyjny. W sekcji konfiguracji systemowej MCP wprowadź szczegóły serwera MCP używając tego formatu JSON:

{
  "firefly": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Po zapisaniu konfiguracji agent AI uzyska dostęp do wszystkich funkcji i możliwości tego MCP jako narzędzia. Pamiętaj, aby zmienić “firefly” na rzeczywistą nazwę Twojego serwera MCP oraz podać właściwy adres URL Twojego serwera MCP.

Przegląd

Na podstawie dostępnej dokumentacji i struktury repozytorium, Firefly MCP oferuje solidny przegląd, wskazówki dotyczące bezpieczeństwa oraz integrację zasobów, ale brakuje mu szczegółów dotyczących szablonów promptów, narzędzi, korzeni oraz funkcji samplingowych. Jest więc funkcjonalny, lecz nie w pełni udokumentowany pod kątem pełnych możliwości MCP.

Nasza opinia

Ocena MCP: 5/10
Firefly MCP spełnia podstawowe wymagania dotyczące konfiguracji, użycia i integracji zasobów, posiada jasną dokumentację i liberalną licencję, ale w repozytorium publicznym brakuje zaawansowanych funkcji MCP oraz szczegółowego wsparcia dla narzędzi i promptów.

Ocena MCP