
Integracja z serwerem Pinecone MCP
Integruj FlowHunt z bazami danych wektorowych Pinecone za pomocą serwera Pinecone MCP. Umożliwiaj wyszukiwanie semantyczne, Retrieval-Augmented Generation (RAG)...

Serwer Pagos MCP zapewnia Twoim przepływom FlowHunt bezpieczną i natychmiastową inteligencję dotyczącą kart płatniczych dzięki łatwemu dostępowi do danych BIN na potrzeby wykrywania oszustw, zgodności i analiz.
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 Pagos MCP (Model Context Protocol) działa jako pomost pomiędzy asystentami AI a API Pagos, umożliwiając przepływom opartym na AI dostęp do danych BIN (Bank Identification Number) w czasie rzeczywistym. Jako pośrednik pozwala narzędziom i agentom AI pobierać szczegółowe informacje o kartach płatniczych na podstawie numerów BIN. Ta integracja umożliwia zadania takie jak weryfikacja typów kart, wydawców oraz innych istotnych informacji związanych z BIN, usprawniając procesy wymagające wiedzy o danych płatniczych. Serwer Pagos MCP jest szczególnie przydatny dla deweloperów i firm potrzebujących precyzyjnych i aktualnych danych kartowych w celu zapobiegania oszustwom, zachowania zgodności lub analiz w ekosystemach AI.
W repozytorium nie udokumentowano ani nie wspomniano szablonów promptów.
W repozytorium nie udokumentowano ani nie wspomniano jawnych prymitywów zasobów MCP.
W repozytorium nie podano instrukcji konfiguracji dla Windsurf.
uv za pomocą Homebrew:brew install uv
git clone https://github.com/pagos-ai/pagos-mcp.git
~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json odpowiednimi wartościami.{
    "mcpServers": {
        "bin-data": {
            "command": "uv",
            "args": [
                "--directory",
                "</path/to/pagos-mcp-server>",
                "run",
                "pagos-mcp-server.py"
            ],
            "env": {
                "PAGOS_API_KEY": "<your-pagos-api-key>"
            }
        }
    }
}
Zabezpieczenie kluczy API:
Przechowuj PAGOS_API_KEY w sekcji zmiennych środowiskowych konfiguracji, jak pokazano powyżej.
W repozytorium nie podano instrukcji konfiguracji dla Cursor.
W repozytorium nie podano instrukcji konfiguracji dla Cline.
Korzystanie z MCP w FlowHunt
Aby włączyć serwery MCP w swoim przepływie FlowHunt, zacznij od dodania komponentu MCP do przepływu i połącz go ze swoim agentem AI:
Kliknij komponent MCP, aby otworzyć panel konfiguracji. W sekcji konfiguracji systemu MCP wklej dane swojego serwera MCP w tym formacie JSON:
{
  "pagos": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}
Po skonfigurowaniu agent AI będzie miał dostęp do wszystkich funkcji i możliwości tego MCP jako narzędzia. Pamiętaj, aby zmienić “pagos” na właściwą nazwę swojego serwera MCP oraz zastąpić URL własnym adresem serwera MCP.
| Sekcja | Dostępność | Szczegóły/Uwagi | 
|---|---|---|
| Przegląd | ✅ | Pagos MCP udostępnia wyszukiwanie danych BIN przez API Pagos | 
| Lista promptów | ⛔ | Brak udokumentowanych szablonów promptów | 
| Lista zasobów | ⛔ | Brak jawnych zasobów MCP | 
| Lista narzędzi | ✅ | narzędzie get_bin_data w pagos-mcp-server.py | 
| Zabezpieczenie kluczy API | ✅ | Wykorzystuje zmienną środowiskową PAGOS_API_KEY w konfiguracji | 
| Wsparcie próbkowania (mniej istotne w ocenie) | ⛔ | Brak dokumentacji | 
Serwer Pagos MCP jest ukierunkowany i prosty, oferuje jedno, jasno określone narzędzie do wyszukiwania danych BIN. Choć świetnie sprawdza się w przepływach płatniczych, dokumentacja jest minimalna — brakuje szczegółowych zasobów, szablonów promptów czy szerszych przewodników integracyjnych poza Claude Desktop. Biorąc pod uwagę ograniczony zakres, lecz precyzyjną użyteczność, oceniamy ten MCP na 4/10 do ogólnych zastosowań MCP, lecz wyżej dla zadań płatniczych.
| Posiada LICENCJĘ | ⛔ | 
|---|---|
| Posiada przynajmniej jedno narzędzie | ✅ | 
| Liczba forków | 2 | 
| Liczba gwiazdek | 0 | 
Serwer Pagos MCP łączy asystentów AI z API Pagos, zapewniając dostęp do danych BIN kart płatniczych w czasie rzeczywistym. Umożliwia to takie procesy jak weryfikacja kart, zapobieganie oszustwom, sprawdzenia zgodności oraz analizy w środowiskach opartych na AI.
Udostępnia narzędzie 'get_bin_data', które pobiera metadane dotyczące karty płatniczej na podstawie jej BIN, np. wydawcę, typ karty i inne informacje.
Typowe zastosowania to weryfikacja kart płatniczych, wykrywanie i zapobieganie oszustwom, sprawdzenia zgodności i regulacyjne (KYC/AML) oraz analityka/raportowanie metod płatności.
Przechowuj swój klucz API jako zmienną środowiskową (PAGOS_API_KEY) w konfiguracji serwera MCP, aby był bezpieczny i oddzielony od kodu źródłowego.
Choć Pagos MCP jest bardzo skuteczny w przepływach płatniczych, jego zakres jest wąski, a dokumentacja minimalna, przez co jest mniej odpowiedni do szerszych zastosowań MCP.
Ulepsz swoje procesy płatnicze dzięki natychmiastowym wyszukiwaniom danych BIN przy użyciu Serwera Pagos MCP. Zacznij zapobiegać oszustwom i automatyzować zgodność już dziś.
Integruj FlowHunt z bazami danych wektorowych Pinecone za pomocą serwera Pinecone MCP. Umożliwiaj wyszukiwanie semantyczne, Retrieval-Augmented Generation (RAG)...
Serwer Model Context Protocol (MCP) łączy asystentów AI z zewnętrznymi źródłami danych, API i usługami, umożliwiając płynną integrację złożonych przepływów prac...
Serwer Bing Search MCP integruje Microsoft Bing Search API z FlowHunt i innymi klientami AI, umożliwiając asystentom AI wyszukiwanie w czasie rzeczywistym w sie...
Zgoda na Pliki Cookie
Używamy plików cookie, aby poprawić jakość przeglądania i analizować nasz ruch. See our privacy policy.


