Co robi Fireproof MCP Server?

Fireproof MCP (Model Context Protocol) Server działa jako pomost między asystentami AI a bazą danych Fireproof, umożliwiając płynne przechowywanie i pobieranie dokumentów JSON za pośrednictwem narzędzi LLM. Zapewnia prosty, a zarazem skuteczny sposób na realizację operacji CRUD (Create, Read, Update, Delete) oraz pozwala na zapytania i sortowanie dokumentów po dowolnym polu. Ten serwer usprawnia przepływy pracy AI, umożliwiając asystentom programatyczną interakcję z trwałymi danymi, co ułatwia zarządzanie ustrukturyzowanymi informacjami, automatyzację zadań opartych na danych oraz integrację z zewnętrznymi narzędziami lub API. Fireproof MCP Server jest szczególnie przydatny w scenariuszach, gdzie AI musi odczytywać lub modyfikować dane na bieżąco, wspierając zaawansowany rozwój i prototypowanie.

Lista promptów

Brak szablonów promptów wymienionych w repozytorium.

Lista zasobów

W dostępnej dokumentacji ani plikach nie opisano jawnych zasobów MCP.

Lista narzędzi

• Operacje CRUD: Serwer implementuje podstawowe operacje Create, Read, Update, Delete dla dokumentów JSON, pozwalając klientom AI na zarządzanie własnymi danymi w bazie Fireproof.
• Zapytania do dokumentów: Umożliwia wyszukiwanie dokumentów i sortowanie po dowolnym polu, zapewniając klientom AI elastyczność w pobieraniu i manipulacji danymi.

Przypadki użycia tego MCP Servera

• Trwałe przechowywanie danych dla LLM: Pozwól asystentom AI przechowywać i pobierać ustrukturyzowane dokumenty JSON w ramach ich przepływów pracy, np. zapisywanie historii rozmów, preferencji użytkowników czy stanu aplikacji.
• Prototypowanie aplikacji AI: Szybko buduj i testuj aplikacje zasilane przez LLM wymagające backendu bez konieczności stawiania pełnej infrastruktury bazodanowej.
• Zarządzanie bazą danych: Używaj serwera do zarządzania, aktualizacji i przeszukiwania kolekcji dokumentów przy zadaniach takich jak zarządzanie projektami, notatkami czy inwentarzem.
• Eksploracja kodu i przechowywanie metadanych: Przechowuj i aktualizuj metadane lub adnotacje dotyczące baz kodu, umożliwiając agentom AI śledzenie zmian, notatek z przeglądów czy dokumentacji.
• Integracja z API: Służy jako lekki backend do integracji z zewnętrznymi API wymagającymi trwałego przechowywania lub logowania wyników.

Jak to skonfigurować

Windsurf

1. Upewnij się, że Node.js jest zainstalowany, a kod serwera Fireproof MCP pobrany.
2. Zbuduj serwer: npm install oraz npm build.
3. Zlokalizuj plik konfiguracyjny Windsurf (sprawdź dokumentację Windsurf).
4. Dodaj Fireproof MCP Server do konfiguracji:

   {
     "mcpServers": {
       "fireproof": {
         "command": "/ścieżka/do/fireproof-mcp/build/index.js"
       }
     }
   }
   

5. Zapisz plik i zrestartuj Windsurf.
6. Zweryfikuj rejestrację serwera na liście MCP.

Claude

1. Pobierz i zbuduj serwer Fireproof MCP: npm install, następnie npm build.
2. Edytuj plik konfiguracyjny Claude:
   • MacOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
   • Windows: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json
3. Dodaj poniższy fragment JSON do obiektu mcpServers:

   {
     "mcpServers": {
       "fireproof": {
         "command": "/ścieżka/do/fireproof-mcp/build/index.js"
       }
     }
   }
   

4. Zapisz i zrestartuj Claude.
5. Potwierdź dostępność Fireproof MCP.

Cursor

1. Zainstaluj Node.js i sklonuj repozytorium Fireproof MCP.
2. Zbuduj serwer: npm install, npm build.
3. Otwórz plik konfiguracyjny serwera MCP w Cursor.
4. Dodaj:

   {
     "mcpServers": {
       "fireproof": {
         "command": "/ścieżka/do/fireproof-mcp/build/index.js"
       }
     }
   }
   

5. Zapisz i zrestartuj Cursor.

Cline

1. Upewnij się, że spełniasz wymagania wstępne (Node.js).
2. Pobierz i zbuduj Fireproof MCP: npm install, npm build.
3. Otwórz plik konfiguracyjny MCP Cline.
4. Wstaw:

   {
     "mcpServers": {
       "fireproof": {
         "command": "/ścieżka/do/fireproof-mcp/build/index.js"
       }
     }
   }
   

5. Zapisz, zrestartuj i potwierdź konfigurację.

Zabezpieczanie kluczy API

W repozytorium nie wskazano żadnych kluczy API ani zmiennych środowiskowych. Jeśli zajdzie taka potrzeba, można zabezpieczyć klucze w ten sposób:

{
  "mcpServers": {
    "fireproof": {
      "command": "/ścieżka/do/fireproof-mcp/build/index.js",
      "env": {
        "API_KEY": "${FIREPROOF_API_KEY}"
      },
      "inputs": {}
    }
  }
}

Jak używać tego MCP w flow

Używanie MCP w FlowHunt

Aby zintegrować serwery MCP ze swoim workflow w FlowHunt, zacznij od dodania komponentu MCP do flow i połączenia go z agentem AI:

Kliknij komponent MCP, aby otworzyć panel konfiguracji. W sekcji konfiguracji systemowej MCP wklej szczegóły swojego serwera MCP w tym formacie JSON:

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

Po skonfigurowaniu agent AI otrzymuje dostęp do wszystkich funkcji i możliwości tego MCP. Pamiętaj, aby zamienić “fireproof” na właściwą nazwę swojego serwera oraz podmienić URL na swój adres serwera MCP.

Przegląd

Na podstawie tych tabel Fireproof MCP Database Server jest minimalną, lecz funkcjonalną implementacją MCP. Obejmuje podstawy (narzędzia CRUD i instrukcje konfiguracji), ale brakuje mu jawnych szablonów promptów, definicji zasobów oraz zaawansowanych funkcji MCP jak korzenie czy sampling. Jeśli potrzebujesz lekkiego przechowywania dokumentów dla LLM — to solidny punkt wyjścia, choć większa ilość dokumentacji i funkcji poprawiłaby jego ocenę.

Ocena MCP

Ocena ogólna: 5/10 – Obejmuje podstawy, jest open source i użyteczny w praktyce, ale brakuje mu kompletności dokumentacji i zaawansowanych funkcji MCP.