
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...
Zintegruj serwer Magic Meal Kits MCP z FlowHunt, aby bezpiecznie, za pomocą AI, sprawdzać kondycję serwera i weryfikować wersję backendu.
Serwer Magic Meal Kits MCP (Model Context Protocol) działa jako bezpieczny pośrednik pomiędzy asystentami AI a API Magic Meal Kits. Umożliwia narzędziom i asystentom opartym na AI programistyczny dostęp i zapytania o wersję serwera Magic Meal Kits oraz powiązane informacje. Pozwala to deweloperom zachować wyraźny podział między backendowym API a wszelkimi integracjami AI, umożliwiając jednocześnie agentom AI sprawdzanie statusu serwera Magic Meal Kits. Serwer został zaprojektowany z zachowaniem bezpiecznych praktyk uwierzytelniania przy użyciu kluczy API i obsługuje strukturalne, wersjonowane odpowiedzi, co ułatwia jego integrację z automatycznymi workflow programistycznymi lub użycie jako narzędzia do sprawdzania kondycji backendu.
W repozytorium nie wspomniano o szablonach promptów.
W repozytorium nie wymieniono ani nie opisano żadnych zasobów.
Sprawdzanie kondycji serwera
Programiści mogą użyć serwera MCP do programistycznej weryfikacji, czy backend Magic Meal Kits działa na właściwej wersji, co wspiera automatyczny monitoring i pipeline’y wdrożeniowe.
Integracja z asystentami AI
Klienci wykorzystujący AI (jak Claude Desktop) mogą pobrać informacje o wersji backendu, by zapewnić kompatybilność lub uruchamiać workflow zależnie od konkretnej wersji serwera Magic Meal Kits.
Bezpieczne pośrednictwo API
Dzięki wykorzystaniu kluczy API i zmiennych środowiskowych serwer pomaga zadbać, aby wrażliwe dane uwierzytelniające nie były ujawniane klientom AI, utrzymując bezpieczny most między backendem a warstwą AI.
Automatyczne debugowanie
Programiści mogą uruchomić serwer MCP w trybie debugowania, by przetestować połączenia i wyniki przed wdrożeniem lub integracją z produkcyjnymi asystentami AI.
W repozytorium nie podano instrukcji konfiguracji dla Windsurf.
Wymagania wstępne:
Instalacja:
npx -y @smithery/cli install @pureugong/mmk-mcp --client claude
npm install -g mmk-mcp
Konfiguracja:
claude_desktop_config.json
dodaj:{
"mcpServers": {
"magic-meal-kits": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "mmk-mcp"],
"env": {
"MMK_API_KEY": "<your-api-key>",
"MMK_API_BASE_URL": "<your-api-base-url>"
}
}
}
}
Zapisz/Zrestartuj:
Weryfikacja:
npm install -g @modelcontextprotocol/inspector
MMK_API_KEY
i MMK_API_BASE_URL
.W repozytorium nie podano instrukcji konfiguracji dla Cursor.
W repozytorium nie podano instrukcji konfiguracji dla Cline.
Używanie MCP w FlowHunt
Aby zintegrować serwery MCP w swoim workflow FlowHunt, zacznij od dodania komponentu MCP do przepływu i połączenia go z agentem AI:
Kliknij komponent MCP, aby otworzyć panel konfiguracji. W sekcji konfiguracji systemowej MCP wstaw dane swojego serwera MCP używając tego formatu JSON:
{
"magic-meal-kits": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
}
}
Po konfiguracji agent AI może korzystać z tego MCP jako narzędzia ze wszystkimi jego funkcjami i możliwościami. Pamiętaj, aby “magic-meal-kits” zamienić na faktyczną nazwę swojego serwera MCP oraz podmienić URL na własny adres serwera MCP.
Sekcja | Dostępność | Szczegóły/Uwagi |
---|---|---|
Przegląd | ✅ | Podstawowy opis i korzyści z readme.md |
Lista promptów | ⛔ | Nie znaleziono szablonów promptów |
Lista zasobów | ⛔ | Brak wymienionych zasobów |
Lista narzędzi | ✅ | magic_meal_kits_server_version opisane w readme.md |
Zabezpieczenie kluczy API | ✅ | Pokazane w README z konfiguracją zmiennych środowiskowych |
Wsparcie sampling (mniej ważne w ocenie) | ⛔ | Brak wzmianki o sampling |
Na podstawie dostępnej dokumentacji i szczegółów repozytorium, serwer Magic Meal Kits MCP jest bardzo minimalistyczny, skupiony na jednym narzędziu (sprawdzanie wersji serwera) i bezpiecznej konfiguracji. Brak dowodów na szablony promptów, zasoby czy wsparcie sampling. Dokumentacja jest jasna dla Claude, ale brakuje jej dla innych platform. Ten serwer MCP jest użyteczny do sprawdzania kondycji i integracji AI, ale jego zakres jest wąski.
Ma plik LICENSE? | ⛔ (Brak pliku LICENSE) |
---|---|
Ma co najmniej jedno narzędzie | ✅ |
Liczba forków | 1 |
Liczba gwiazdek | 0 |
Ogólnie, ten serwer MCP uzyskuje wynik 3/10 za szerokość i możliwość ponownego wykorzystania. Jest łatwy do skonfigurowania pod Claude i ma jasną dokumentację dla jednego narzędzia, ale brakuje mu głębi w zasobach, promptach i pokryciu platform.
Działa jako bezpieczny pośrednik, umożliwiając asystentom AI zapytania do backendu Magic Meal Kits o kondycję i informacje o wersji, bez ujawniania wrażliwych danych uwierzytelniających API.
Udostępnia narzędzie 'magic_meal_kits_server_version', pozwalające klientom pobrać aktualną wersję serwera Magic Meal Kits.
Używaj zmiennych środowiskowych (np. MMK_API_KEY) w konfiguracji serwera MCP, aby zapobiec ujawnieniu danych uwierzytelniających agentom AI.
Automatyczne sprawdzanie kondycji serwera, bezpieczna integracja AI, walidacja zgodności wersji oraz debugowanie statusu backendu w pipeline’ach wdrożeniowych.
Nie, ten serwer MCP udostępnia tylko narzędzie do sprawdzania wersji serwera i nie zawiera szablonów promptów ani dodatkowych zasobów.
Umożliw swojemu przepływowi AI bezpieczne sprawdzanie statusu backendu i wersji dzięki integracji z serwerem Magic Meal Kits MCP.
Serwer Model Context Protocol (MCP) łączy asystentów AI z zewnętrznymi źródłami danych, API i usługami, umożliwiając płynną integrację złożonych przepływów prac...
Kubernetes MCP Server łączy asystentów AI z klastrami Kubernetes/OpenShift, umożliwiając programistyczne zarządzanie zasobami, operacje na podach oraz automatyz...
Serper MCP Server łączy asystentów AI z wyszukiwarką Google za pośrednictwem API Serper, umożliwiając natychmiastowe wyszukiwanie w sieci, obrazów, wideo, wiado...