
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...

Połącz swoich agentów AI z zewnętrznymi danymi, API i plikami za pomocą serwera Hyperbrowser MCP, zapewniając inteligentniejszą i bardziej kontekstową automatyzację w FlowHunt.
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.
Serwer Hyperbrowser MCP (Model Context Protocol) został zaprojektowany do łączenia asystentów AI z zewnętrznymi źródłami danych, API i usługami, usprawniając procesy deweloperskie. Jako implementacja serwera MCP dla Hyperbrowser, umożliwia płynny dostęp do baz danych, plików oraz zewnętrznych API, pozwalając deweloperom i agentom AI pobierać, zarządzać i przetwarzać rzeczywiste dane w swoich aplikacjach. Integrując się z ekosystemem Hyperbrowser, serwer ten umożliwia realizację takich zadań jak zapytania do baz danych, zarządzanie plikami czy wywoływanie obliczeń, rozszerzając możliwości narzędzi i przepływów opartych o AI. Jego elastyczna architektura pozwala na łatwe wdrożenie i integrację, czyniąc go wartościowym rozwiązaniem dla każdego, kto chce budować inteligentniejsze, kontekstowe aplikacje AI.
Brak informacji o szablonach promptów w repozytorium.
W dostępnych informacjach o repozytorium nie wymieniono żadnych konkretnych zasobów.
W dostępnych plikach repozytorium lub dokumentacji brak jawnych definicji narzędzi.
W repozytorium nie opisano konkretnych przypadków użycia.
config.json).mcpServers za pomocą fragmentu JSON.Przykładowa konfiguracja JSON:
{
  "mcpServers": {
    "hyperbrowser-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["@hyperbrowserai/mcp@latest"]
    }
  }
}
Przykładowa konfiguracja JSON:
{
  "mcpServers": {
    "hyperbrowser-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["@hyperbrowserai/mcp@latest"]
    }
  }
}
Przykładowa konfiguracja JSON:
{
  "mcpServers": {
    "hyperbrowser-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["@hyperbrowserai/mcp@latest"]
    }
  }
}
mcpServers.Przykładowa konfiguracja JSON:
{
  "mcpServers": {
    "hyperbrowser-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["@hyperbrowserai/mcp@latest"]
    }
  }
}
Zabezpieczanie kluczy API przy użyciu zmiennych środowiskowych Aby bezpiecznie obsługiwać klucze API, używaj zmiennych środowiskowych w konfiguracji.
Przykładowa konfiguracja:
{
  "mcpServers": {
    "hyperbrowser-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["@hyperbrowserai/mcp@latest"],
      "env": {
        "API_KEY": "${API_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "apiKey": "${API_KEY}"
      }
    }
  }
}
Uwaga: Zamień
API_KEYna rzeczywistą zmienną środowiskową, która zawiera Twój bezpieczny klucz.
Użycie MCP w FlowHunt
Aby zintegrować serwery MCP w swoim przepływie FlowHunt, rozpocznij od dodania komponentu MCP do przepływu i połączenia go z agentem AI:
Kliknij komponent MCP, aby otworzyć panel konfiguracji. W sekcji konfiguracji systemowego MCP wprowadź szczegóły serwera MCP w tym formacie JSON:
{
  "hyperbrowser-mcp": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}
Po skonfigurowaniu agent AI może korzystać z tego MCP jako narzędzia, mając dostęp do wszystkich jego funkcji i możliwości. Pamiętaj, aby zamienić “hyperbrowser-mcp” na faktyczną nazwę Twojego serwera MCP i podmienić URL na adres swojego serwera MCP.
| Sekcja | Dostępność | Szczegóły/Uwagi | 
|---|---|---|
| Przegląd | ✅ | |
| Lista promptów | ⛔ | |
| Lista zasobów | ⛔ | |
| Lista narzędzi | ⛔ | |
| Zabezpieczanie kluczy API | ✅ | Przykład podany | 
| Sampling Support (mniej istotne przy ocenie) | ⛔ | 
Na podstawie dostępnych informacji repozytorium, serwer Hyperbrowser MCP zapewnia jasne instrukcje konfiguracji dla wielu platform oraz stosuje najlepsze praktyki w zakresie konfiguracji i bezpieczeństwa (klucze API). Jednak brak udokumentowanych narzędzi, zasobów, promptów i szczegółowych przypadków użycia ogranicza jego przydatność dla nowych użytkowników lub integratorów.
| Posiada LICENCJĘ | ✅ (MIT) | 
|---|---|
| Ma przynajmniej jedno narzędzie | ⛔ | 
| Liczba forków | 28 | 
| Liczba gwiazdek | 318 | 
Ocena: 4/10 — Mimo że repozytorium jest open-source i popularne, brak dokumentacji narzędzi, zasobów, promptów i przypadków użycia znacząco obniża jego praktyczną wartość dla deweloperów chcących zintegrować lub ocenić jego możliwości.
Serwer Hyperbrowser MCP łączy agentów AI z zewnętrznymi źródłami danych, API i plikami. Pozwala Twoim przepływom AI uzyskiwać dostęp do rzeczywistych danych, zarządzać nimi, automatyzować zadania i wywoływać zewnętrzne usługi bezpośrednio z FlowHunt i innych platform.
Konfiguracja jest prosta: zainstaluj Node.js, dodaj konfigurację serwera Hyperbrowser MCP do pliku konfiguracyjnego Twojej platformy (Windsurf, Claude, Cursor lub Cline) i zrestartuj platformę. Przykładowa konfiguracja JSON jest dołączona dla każdej platformy.
Używaj zmiennych środowiskowych w konfiguracji, aby bezpiecznie przechowywać klucze API. Przykład: { "env": { "API_KEY": "${API_KEY}" }, "inputs": { "apiKey": "${API_KEY}" } }
Hyperbrowser MCP umożliwia agentom AI interakcję z bazami danych, plikami i API, zwiększając ich możliwości automatyzacji procesów, dostępu do zewnętrznych danych oraz działania na rzeczywistych informacjach w sposób bezpieczny i wydajny.
Obecnie repozytorium nie zawiera szczegółowej dokumentacji narzędzi, zasobów ani przypadków użycia. Jednak dostarczone instrukcje konfiguracji i integracji pozwalają technicznym użytkownikom szybko rozpocząć pracę.
Wzmocnij swoje procesy AI dzięki bezpiecznemu i elastycznemu dostępowi do zewnętrznych danych i API, korzystając z Hyperbrowser MCP Server.
Serwer Model Context Protocol (MCP) łączy asystentów AI z zewnętrznymi źródłami danych, API i usługami, umożliwiając płynną integrację złożonych przepływów prac...
Serwer ModelContextProtocol (MCP) działa jako most między agentami AI a zewnętrznymi źródłami danych, API i usługami, umożliwiając użytkownikom FlowHunt budowan...
Połącz FlowHunt z serwerem Hyperliquid MCP, aby umożliwić AI obsługę przepływów pracy z wykorzystaniem danych o kryptowalutach w czasie rzeczywistym i historycz...
Zgoda na Pliki Cookie
Używamy plików cookie, aby poprawić jakość przeglądania i analizować nasz ruch. See our privacy policy.


