
Serwer Markitdown MCP
Serwer Markitdown MCP łączy asystentów AI z treściami markdown, umożliwiając automatyczną dokumentację, analizę treści i zarządzanie plikami markdown dla uspraw...
MasterGo Magic MCP Server łączy workflow projektowy z AI: automatyzuj, analizuj i generuj zasoby projektowe bezpośrednio z plików MasterGo w swoich flow FlowHunt z łatwą i bezpieczną konfiguracją.
MasterGo Magic MCP to niezależna usługa Model Context Protocol (MCP), zaprojektowana do łączenia narzędzi projektowych MasterGo z modelami AI. Umożliwia płynną integrację, pozwalając modelom AI bezpośrednio pobierać dane DSL (Domain-Specific Language) z plików projektowych MasterGo. Łącząc zasoby projektowe z workflow AI, MasterGo Magic MCP usprawnia rozwój i automatyzację zadań związanych z projektowaniem, takich jak analiza, transformacja czy generowanie komponentów projektu. Serwer działa niezależnie przy minimalnej konfiguracji, wymagając jedynie środowiska Node.js, bez dodatkowych zależności zewnętrznych, co czyni go wygodnym rozwiązaniem dla zespołów chcących zautomatyzować proces od projektu do AI.
W udostępnionym repozytorium nie udokumentowano żadnych szablonów promptów.
W dostępnych plikach nie opisano żadnych jawnych zasobów MCP.
W pliku server.py
ani w innych dostępnych plikach repozytorium nie udokumentowano żadnych narzędzi.
--rule
) dla automatycznego egzekwowania standardów organizacyjnych lub projektowych podczas procesu projektowego.mcpServers
:{
"mastergo-magic": {
"command": "npx",
"args": ["@mastergo/magic-mcp@latest", "--token", "${MG_MCP_TOKEN}"]
}
}
Uwaga: Zabezpiecz swój token API, umieszczając go w zmiennej środowiskowej:
{
"env": {
"MG_MCP_TOKEN": "<twoj-token>"
}
}
{
"mcpServers": {
"mastergo-magic": {
"command": "npx",
"args": ["@mastergo/magic-mcp@latest", "--token", "${MG_MCP_TOKEN}"]
}
}
}
Uwaga: Przechowuj swój token w zmiennej środowiskowej (MG_MCP_TOKEN
) dla bezpieczeństwa.
{
"mcpServers": {
"mastergo-magic": {
"command": "npx",
"args": ["@mastergo/magic-mcp@latest", "--token", "${MG_MCP_TOKEN}"]
}
}
}
Uwaga: Wrażliwe dane zapisuj jako zmienne środowiskowe:
{
"env": {
"MG_MCP_TOKEN": "<twoj-token>"
}
}
{
"mcpServers": {
"mastergo-magic": {
"command": "npx",
"args": ["@mastergo/magic-mcp@latest", "--token", "${MG_MCP_TOKEN}"]
}
}
}
Uwaga: Zawsze ustawiaj swój token jako zmienną środowiskową.
Użycie MCP w FlowHunt
Aby zintegrować serwery MCP w swoim workflow FlowHunt, zacznij od dodania komponentu MCP do swojego flow i połącz go z agentem AI:
Kliknij na komponent MCP, aby otworzyć panel konfiguracyjny. W sekcji konfiguracji systemowej MCP wklej dane swojego serwera MCP w tym formacie JSON:
{
"mastergo-magic": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://twojserwermcp.example/sciezka_do_mcp/url"
}
}
Po skonfigurowaniu agent AI może korzystać z tego MCP jako narzędzia z pełnym dostępem do jego funkcji i możliwości. Pamiętaj, aby zmienić „mastergo-magic” na faktyczną nazwę Twojego serwera MCP i zastąpić URL własnym adresem MCP.
Sekcja | Dostępność | Szczegóły/Uwagi |
---|---|---|
Przegląd | ✅ | Opis dostępny w README.md |
Lista promptów | ⛔ | W repozytorium nie znaleziono szablonów promptów |
Lista zasobów | ⛔ | Brak jawnych definicji zasobów |
Lista narzędzi | ⛔ | Brak definicji narzędzi w dostępnych plikach |
Bezpieczeństwo kluczy API | ✅ | Użycie zmiennych środowiskowych opisane w instrukcji konfiguracji |
Obsługa sampling-u (mniej ważna) | ⛔ | Brak informacji o wsparciu sampling-u |
Na podstawie powyższego, MasterGo Magic MCP zapewnia czytelny przegląd i instrukcje konfiguracji, ale nie dostarcza dokumentacji zasobów, szablonów promptów i narzędzi, co jest kluczowe dla pełnej integracji MCP. Brakuje również informacji o sampling-u i wsparciu roots. Ogranicza to jego ocenę w zakresie zgodności z ekosystemem MCP „out-of-the-box”.
Posiada plik LICENSE | ⛔ (nie wykryto pliku LICENSE) |
---|---|
Ma przynajmniej jedno narzędzie | ⛔ |
Liczba Forków | 19 |
Liczba Gwiazdek | 108 |
MasterGo Magic MCP to niezależna usługa Model Context Protocol, która łączy narzędzia projektowe MasterGo z modelami AI, umożliwiając automatyczny dostęp do danych projektowych oraz wdrażanie workflow AI takich jak analiza, transformacja i generowanie zasobów projektowych.
Zastosowania obejmują automatyczną analizę projektów, współpracę projektową wspieraną przez AI, generowanie projektów za pomocą AI oraz walidację plików projektowych opartą na regułach.
Przechowuj swój token API w zmiennej środowiskowej (MG_MCP_TOKEN) i odwołuj się do niej w konfiguracji serwera MCP. Zapobiega to przypadkowemu ujawnieniu w kodzie lub plikach konfiguracyjnych.
Nie są wymagane żadne zewnętrzne zależności. Serwer działa niezależnie wyłącznie z Node.js i tokenem API MasterGo.
Tak. Dodaj komponent MCP w swoim flow FlowHunt, skonfiguruj go z danymi MasterGo Magic MCP i Twój agent AI uzyska dostęp do danych projektowych i funkcji udostępnianych przez serwer.
Przyspiesz swój pipeline od projektu do AI. Połącz MasterGo ze swoimi agentami AI za pomocą MasterGo Magic MCP Server — automatyzuj analizę, współpracę i generowanie projektów już dziś.
Serwer Markitdown MCP łączy asystentów AI z treściami markdown, umożliwiając automatyczną dokumentację, analizę treści i zarządzanie plikami markdown dla uspraw...
Serwer Model Context Protocol (MCP) łączy asystentów AI z zewnętrznymi źródłami danych, API i usługami, umożliwiając płynną integrację złożonych przepływów prac...
Google Tasks MCP Server łączy asystentów AI z Google Tasks, umożliwiając płynne zarządzanie i automatyzację zadań bezpośrednio poprzez ustandaryzowane akcje pro...