MCP-Server-Creator MCP Server

Czym zajmuje się serwer MCP “MCP-Server-Creator”?

MCP-Server-Creator MCP Server to meta-serwer zaprojektowany do ułatwiania tworzenia innych serwerów Model Context Protocol (MCP). Działając jako potężne narzędzie deweloperskie, umożliwia użytkownikom dynamiczne generowanie konfiguracji serwerów FastMCP oraz kodu Python bez ręcznego tworzenia boilerplate’u. Zintegrowany kreator narzędzi, menedżer zasobów i funkcje generowania kodu upraszczają workflow deweloperów, którzy chcą łączyć asystentów AI ze źródłami danych, API lub usługami zewnętrznymi. Serwer ten umożliwia m.in. dodawanie własnych narzędzi, zarządzanie zasobami statycznymi i dynamicznymi oraz eksportowanie uruchamialnego kodu w Pythonie, zwiększając produktywność zespołów budujących złożone środowiska AI.

Lista promptów

• W dostarczonej dokumentacji repozytorium lub plikach nie opisano jawnych szablonów promptów.

Lista zasobów

• W dostarczonej dokumentacji repozytorium lub plikach nie wyszczególniono jawnych zasobów MCP.

Lista narzędzi

• Dynamiczne tworzenie serwerów: Pozwala użytkownikom tworzyć nowe konfiguracje serwerów MCP “w locie”.
• Kreator narzędzi: Umożliwia dodawanie własnych narzędzi z konfigurowalnymi parametrami, typami zwracanymi i implementacjami.
• Menedżer zasobów: Pozwala dodawać zarówno zasoby statyczne, jak i dynamiczne z obsługą szablonów.
• Generowanie kodu: Generuje kompletny, gotowy do uruchomienia kod Python dla nowo zdefiniowanych serwerów MCP.
• Eksport plików: Umożliwia zapisywanie wygenerowanych serwerów bezpośrednio do plików Python do wdrożenia lub udostępniania.

Przykładowe zastosowania tego serwera MCP

• Szybkie prototypowanie serwerów MCP: Szybkie projektowanie i wdrażanie niestandardowych serwerów MCP dopasowanych do konkretnych potrzeb integracji lub workflow.
• Niestandardowe narzędzia dla asystentów AI: Tworzenie i dodawanie nowych narzędzi dla agentów AI, umożliwiając niestandardowe interakcje z bazami danych, plikami czy zewnętrznymi API.
• Zarządzanie zasobami: Efektywne zarządzanie i udostępnianie zasobów statycznych lub dynamicznych jako kontekstu dla interakcji z LLM (Large Language Model).
• Automatyczne generowanie kodu: Automatyczne tworzenie kodu serwerowego w Pythonie, redukując błędy ręczne i przyspieszając wdrożenia.
• Wdrażanie serwerów na podstawie szablonów: Wykorzystanie przykładowych szablonów do tworzenia standardowych konfiguracji serwerów dla powtarzalnych potrzeb deweloperskich.

Jak to skonfigurować

Windsurf

1. Upewnij się, że masz zainstalowane Node.js oraz Windsurf.
2. Zlokalizuj plik konfiguracyjny Windsurf (np. windsurf.config.json).
3. Dodaj serwer MCP-Server-Creator MCP za pomocą fragmentu JSON:

   {
     "mcpServers": {
       "mcp-server-creator": {
         "command": "python",
         "args": ["-m", "mcp_server_creator"]
       }
     }
   }
   

4. Zapisz plik konfiguracyjny i zrestartuj Windsurf.
5. Zweryfikuj, czy serwer MCP pojawia się na liście dostępnych serwerów.

Claude

1. Zainstaluj MCP-Server-Creator przez pip:
   pip install mcp-server-creator
2. Zlokalizuj konfigurację Claude Desktop (np. claude_desktop_config.json).
3. Dodaj serwer MCP-Server-Creator:

   {
     "mcpServers": {
       "mcp-server-creator": {
         "command": "python",
         "args": ["-m", "mcp_server_creator"]
       }
     }
   }
   

4. Zapisz i zrestartuj Claude Desktop.
5. Upewnij się, że serwer działa (zobacz CLAUDE.md i claude_desktop_config.json dla przykładów).

Cursor

1. Upewnij się, że Node.js i Cursor są zainstalowane.
2. Zlokalizuj plik konfiguracyjny Cursor.
3. Wstaw serwer MCP-Server-Creator:

   {
     "mcpServers": {
       "mcp-server-creator": {
         "command": "python",
         "args": ["-m", "mcp_server_creator"]
       }
     }
   }
   

4. Zapisz konfigurację i zrestartuj Cursor.
5. Zweryfikuj w UI, czy serwer MCP jest rozpoznawany.

Cline

1. Zainstaluj MCP-Server-Creator przez pip:
   pip install mcp-server-creator
2. Znajdź plik konfiguracyjny Cline.
3. Dodaj MCP-Server-Creator w następujący sposób:

   {
     "mcpServers": {
       "mcp-server-creator": {
         "command": "python",
         "args": ["-m", "mcp_server_creator"]
       }
     }
   }
   

4. Zapisz zmiany i zrestartuj Cline.
5. Upewnij się, że nowy serwer działa poprawnie.

Zabezpieczanie kluczy API

Aby zabezpieczyć klucze API i inne sekrety, użyj zmiennych środowiskowych w konfiguracji. Przykład:

{
  "mcpServers": {
    "mcp-server-creator": {
      "command": "python",
      "args": ["-m", "mcp_server_creator"],
      "env": {
        "MY_API_KEY": "${MY_API_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "api_key": "${MY_API_KEY}"
      }
    }
  }
}

Zastąp MY_API_KEY swoim rzeczywistym kluczem i upewnij się, że jest ustawiony w środowisku.

Jak używać tego MCP we flows

Używanie MCP w FlowHunt

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

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

{
  "MCP-Server-Creator": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Po skonfigurowaniu agent AI będzie mógł korzystać z tego MCP jako narzędzia z dostępem do wszystkich jego funkcji i możliwości. Pamiętaj, aby zmienić “MCP-Server-Creator” na faktyczną nazwę serwera MCP i zastąpić URL adresem swojego serwera MCP.

Przegląd

Nasza opinia

MCP-Server-Creator to wysoko wyspecjalizowany serwer do rozwoju MCP, doskonale sprawdzający się w generowaniu narzędzi i serwerów, ale bez jawnych definicji promptów i zasobów. Najlepiej nadaje się dla zaawansowanych użytkowników technicznych, którzy chcą szybko wdrażać lub szablonować nowe serwery MCP. Dokumentacja jest przejrzysta dla instalacji, ale brakuje przykładów rozszerzania o prompt/zasoby dla mniej zaawansowanych użytkowników.

Ocena MCP

Ocena:
Na podstawie powyższego, ten serwer MCP otrzymuje 6/10. Oferuje solidne funkcje tworzenia serwerów i narzędzi, lecz zyskałby na rozszerzeniu wsparcia dla promptów/zasobów oraz bogatszej dokumentacji dla mniej zaawansowanych użytkowników.