Hashing MCP Server

Co robi MCP Server „Hashing”?

Hashing MCP Server to serwer Model Context Protocol (MCP) zaprojektowany do obliczania kryptograficznych skrótów, konkretnie MD5 i SHA-256. Udostępniając te funkcje jako narzędzia, umożliwia asystentom AI oraz środowiskom deweloperskim opartym na LLM (takim jak Claude Desktop czy VSCode) sprawne przetwarzanie żądań kryptograficznych. Serwer upraszcza zadania wymagające szybkiego generowania hashów, co jest kluczowe przy weryfikacji integralności danych, zabezpieczaniu treści i wsparciu workflow obejmujących operacje kryptograficzne. Integracja z klientami MCP pozwala deweloperom i agentom AI na bezproblemowe żądanie i odbieranie wyników obliczeń hashów, upraszczając procesy zależne od kryptografii.

Lista promptów

Nie znaleziono informacji o szablonach promptów w repozytorium.

Lista zasobów

W repozytorium nie znaleziono jawnych definicji zasobów MCP.

Lista narzędzi

• calculate_md5: Oblicza hash MD5 dla podanego tekstu, umożliwiając szybką weryfikację i odcisk treści.
• calculate_sha256: Oblicza hash SHA-256 dla podanego tekstu, przydatny gdy wymagany jest wyższy poziom bezpieczeństwa w nowoczesnych workflow kryptograficznych.

Przypadki użycia tego serwera MCP

• Weryfikacja integralności plików: Programiści mogą szybko generować i porównywać hashe w celu weryfikacji integralności plików lub wykrywania manipulacji.
• Demonstracje hashowania haseł: Przydatne w celach edukacyjnych, pokazując jak hasła w postaci jawnej są zamieniane na hashe.
• Deduplikacja danych: Identyfikacja duplikatów plików lub treści poprzez porównywanie ich hashów bezpośrednio w obsługiwanych środowiskach deweloperskich z AI.
• Walidacja odpowiedzi API: Automatyzacja procesu hashowania i walidacji ładunków API lub wymiany danych w workflow deweloperskich.

Jak to skonfigurować

Windsurf

1. Upewnij się, że Docker jest zainstalowany i uruchomiony lub Python 3.13+ z venv/uv jest dostępny.
2. Otwórz plik konfiguracyjny Windsurf.
3. Dodaj Hashing MCP server do sekcji mcpServers:

   {
     "mcpServers": {
       "hashing-mcp-server": {
         "command": "docker",
         "args": ["run", "-p", "7090:7090", "kunalpathak13/hashing-mcp-server:latest"]
       }
     }
   }
   

4. Zapisz konfigurację i zrestartuj Windsurf.
5. Zweryfikuj uruchomienie serwera sprawdzając integracje MCP w kliencie.

Claude

1. Zainstaluj Docker lub Python 3.13+.
2. Otwórz konfigurację Claude Desktop lub obsługiwanego klienta.
3. Dodaj Hashing MCP server:

   {
     "mcpServers": {
       "hashing-mcp-server": {
         "command": "docker",
         "args": ["run", "-p", "7090:7090", "kunalpathak13/hashing-mcp-server:latest"]
       }
     }
   }
   

4. Zrestartuj Claude Desktop.
5. Upewnij się, że narzędzia hashowania są widoczne w interfejsie asystenta AI.

Cursor

1. Wymagania wstępne: Python 3.13+ lub zainstalowany Docker.
2. Przejdź do pliku konfiguracyjnego Cursor.
3. Wstaw blok serwera MCP:

   {
     "mcpServers": {
       "hashing-mcp-server": {
         "command": "docker",
         "args": ["run", "-p", "7090:7090", "kunalpathak13/hashing-mcp-server:latest"]
       }
     }
   }
   

4. Zapisz i zrestartuj Cursor.
5. Przetestuj obliczenia hashów w Cursor.

Cline

1. Upewnij się, że Docker lub Python 3.13+ jest dostępny.
2. Edytuj konfigurację serwera MCP w Cline.
3. Zarejestruj Hashing MCP server:

   {
     "mcpServers": {
       "hashing-mcp-server": {
         "command": "docker",
         "args": ["run", "-p", "7090:7090", "kunalpathak13/hashing-mcp-server:latest"]
       }
     }
   }
   

4. Zrestartuj Cline.
5. Sprawdź dostępność serwera na liście narzędzi Cline.

Przykład zabezpieczania kluczy API:
Chociaż ten serwer nie wymaga kluczy API, jeśli chcesz dodać własny, użyj:

{
  "env": {
    "HASHING_MCP_API_KEY": "your_api_key_here"
  },
  "inputs": {}
}

Zamień HASHING_MCP_API_KEY na swoją zmienną w razie potrzeby.

Jak używać tego MCP w flows

Użycie MCP w FlowHunt

Aby zintegrować serwery MCP ze swoim workflow FlowHunt, rozpocznij od dodania komponentu MCP do flow i połącz go ze swoim agentem AI:

Kliknij na komponent MCP, aby otworzyć panel konfiguracji. W sekcji konfiguracyjnej MCP systemu wstaw dane swojego serwera MCP w poniższym formacie JSON:

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

Po skonfigurowaniu agent AI może teraz korzystać z tego MCP jako narzędzia ze wszystkimi jego funkcjami i możliwościami. Pamiętaj, aby „hashing-mcp-server” zamienić na faktyczną nazwę swojego serwera MCP oraz podmienić adres URL.

Przegląd

Nasza opinia

Ten serwer MCP jest bardzo wyspecjalizowany i prosty, oferując podstawowe, ale wartościowe narzędzia do kryptograficznego hashowania. Dokumentacja jest przejrzysta, lecz brakuje w niej zaawansowanych funkcji jak szablony promptów czy jawne zasoby MCP. Brak gwiazdek i forków sugeruje wczesny etap rozwoju, ale obecność licencji oraz wsparcia dla Docker/PyPI to duży plus. Ocena: 5/10 za przejrzystość i użyteczność, przy ograniczonym zakresie i adopcji.

Ocena MCP