ntfy-me-mcp MCP Serwer

Do czego służy serwer MCP “ntfy-me-mcp”?

ntfy-me-mcp MCP Server działa jako most pomiędzy asystentami AI a serwerami powiadomień ntfy (zarówno self-hosted, jak i instancje ntfy.sh). Umożliwia agentom AI programistyczne wysyłanie i pobieranie powiadomień przy użyciu Model Context Protocol (MCP), zwiększając produktywność i automatyzację w procesach deweloperskich. Dzięki udostępnieniu operacji powiadomień przez MCP, ntfy-me-mcp pozwala modelom językowym i narzędziom bezpiecznie komunikować się z usługami powiadomień—z obsługą uwierzytelniania tokenem. Nadaje się to do scenariuszy wymagających automatycznych alertów, przypomnień lub workflow sterowanych powiadomieniami, usprawniając komunikację pomiędzy zewnętrznymi usługami, API i agentami AI w ustandaryzowany sposób.

Lista promptów

W repozytorium ani dokumentacji nie podano jawnych szablonów promptów.

Lista zasobów

W repozytorium ani dokumentacji nie udokumentowano jawnych zasobów MCP.

Lista narzędzi

W pliku server.py ani w zasobach repozytorium nie podano żadnych jawnych narzędzi.

Przykłady użycia tego serwera MCP

• Automatyczne alerty
  Programiści mogą używać ntfy-me-mcp do wysyłania powiadomień w czasie rzeczywistym do siebie lub zespołu, gdy wystąpią określone zdarzenia (np. niepowodzenie builda CI/CD, błędy serwera, wykrycie istotnych wpisów w logach).

• Przypomnienia sterowane przez AI
  Integruj z asystentami AI, aby planować i dostarczać przypomnienia lub powiadomienia o czynnościach przez ntfy, automatyzując workflow osobiste lub zespołowe.

• Wyzwalacze workflow na podstawie powiadomień
  Użyj agentów AI do wywoływania akcji, gdy zostaną odebrane konkretne powiadomienia, np. eskalacja incydentów, inicjowanie dalszych workflow czy aktualizacja dashboardów.

• Powiadomienia cross-platformowe
  Wysyłaj powiadomienia z różnych narzędzi i botów AI do dowolnego klienta zgodnego z ntfy (mobilnego, desktopowego, przeglądarkowego), zapewniając dotarcie wiadomości do użytkownika niezależnie od miejsca.

Jak skonfigurować

Windsurf

1. Wymagania wstępne: Upewnij się, że Node.js jest zainstalowany.
2. Edytuj konfigurację: Zlokalizuj plik .windsurf/settings.json lub inny plik konfiguracyjny danej platformy.
3. Dodaj serwer ntfy-me-mcp: Wstaw do mcpServers:

   {
     "ntfy-me-mcp": {
       "command": "npx",
       "args": ["@gitmotion/ntfy-me-mcp@latest"]
     }
   }
   

4. Zapisz i uruchom ponownie: Zapisz konfigurację i uruchom ponownie Windsurf.
5. Weryfikacja: Sprawdź, czy ntfy-me-mcp działa i jest dostępny jako serwer MCP.

Przykład zabezpieczania API Keys (sekcja env):

{
  "ntfy-me-mcp": {
    "command": "npx",
    "args": ["@gitmotion/ntfy-me-mcp@latest"],
    "env": {
      "NTFY_AUTH_TOKEN": "${env.NTFY_AUTH_TOKEN}"
    },
    "inputs": {
      "NTFY_SERVER": "https://ntfy.sh"
    }
  }
}

Claude

1. Wymagania wstępne: Upewnij się, że Node.js jest zainstalowany.
2. Plik konfiguracyjny: Otwórz plik MCP (np. .claude/mcp.json).
3. Dodaj serwer MCP:

   {
     "ntfy-me-mcp": {
       "command": "npx",
       "args": ["@gitmotion/ntfy-me-mcp@latest"]
     }
   }
   

4. Uruchom ponownie Claude.
5. Sprawdź integrację.

Cursor

1. Wymagania wstępne: Node.js zainstalowany.
2. Otwórz konfigurację Cursor: (.cursor/settings.json)
3. Dodaj serwer MCP:

   {
     "ntfy-me-mcp": {
       "command": "npx",
       "args": ["@gitmotion/ntfy-me-mcp@latest"]
     }
   }
   

4. Zapisz i uruchom ponownie Cursor.
5. Zweryfikuj konfigurację.

Cline

1. Wymagania wstępne: Node.js zainstalowany.
2. Edytuj cline.config.json.
3. Wstaw serwer MCP:

   {
     "ntfy-me-mcp": {
       "command": "npx",
       "args": ["@gitmotion/ntfy-me-mcp@latest"]
     }
   }
   

4. Uruchom ponownie Cline.
5. Potwierdź dostępność MCP.

Uwaga:
Aby zabezpieczyć klucze API, zawsze używaj sekcji env w konfiguracji. Przykład:

{
  "ntfy-me-mcp": {
    "command": "npx",
    "args": ["@gitmotion/ntfy-me-mcp@latest"],
    "env": {
      "NTFY_AUTH_TOKEN": "${env.NTFY_AUTH_TOKEN}"
    }
  }
}

Jak używać tego MCP w flow

Użycie MCP w FlowHunt

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

Kliknij komponent MCP, aby otworzyć panel konfiguracyjny. W sekcji konfiguracji systemowego MCP wstaw szczegóły swojego serwera MCP używając tego formatu JSON:

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

Po skonfigurowaniu agent AI może korzystać z tego MCP jako narzędzia ze wszystkimi jego funkcjami. Pamiętaj, by zmienić “ntfy-me-mcp” na faktyczną nazwę swojego serwera MCP i podać własny adres URL serwera MCP.

Podsumowanie

Na podstawie powyższych tabel ntfy-me-mcp otrzymuje umiarkowaną ocenę. Dostarcza czytelną wartość dla przepływów powiadomień, ale brakuje dokumentacji lub kodu szablonów promptów MCP, zasobów czy narzędzi oraz nie wspomina o zaawansowanych funkcjach MCP jak roots czy sampling.

Ocena MCP