Integracja serwera MCP-PIF

Do czego służy serwer MCP-PIF?

Serwer MCP-PIF (Model Context Protocol - Personal Intelligence Framework) to praktyczna implementacja Model Context Protocol (MCP) zaprojektowana, by ułatwić owocną współpracę ludzi z AI. Działając jako most, MCP-PIF umożliwia asystentom AI łączenie się ze strukturalnymi źródłami danych zewnętrznych i usługami, wspierając przepływy pracy takie jak zarządzanie przestrzenią roboczą, dziennikowanie projektów czy ustrukturyzowane rozumowanie. Jego podstawową funkcją jest udostępnianie narzędzi i zasobów — takich jak nawigacja po systemie plików, systemy dziennikowania i narzędzia do rozumowania — klientom AI, pozwalając im wykonywać zadania takie jak manipulacja plikami, trwałe notowanie czy rozwijanie ustrukturyzowanych wniosków. Dzięki temu ustandaryzowanemu interfejsowi MCP-PIF zwiększa produktywność napędzaną przez AI i umożliwia płynną integrację ze środowiskami deweloperskimi.

Lista promptów

Nie znaleziono żadnych szablonów promptów w repozytorium ani dokumentacji.

Lista zasobów

Nie znaleziono jawnych definicji zasobów w repozytorium ani dokumentacji.

Lista narzędzi

• Operacje na systemie plików
  Narzędzia do nawigacji i zarządzania kontekstem przestrzeni roboczej:

  • pwd: Pokaż bieżący katalog
  • cd: Zmień katalog
  • read: Odczytaj zawartość pliku
  • write: Zapisz do pliku
  • mkdir: Utwórz katalog
  • delete: Usuń pliki lub katalogi
  • move: Przenieś pliki lub katalogi
  • rename: Zmień nazwę plików lub katalogów

• Narzędzia do rozumowania
  Umożliwiają rozwijanie myśli i powiązanych wniosków:

  • reason: Rozwijaj powiązane wnioski przez łączenie myśli
  • think: Twórz przestrzenie do kontemplacji i rozumowania temporalnego

• System dziennika
  Utrzymuj ciągłość i dokumentuj wiedzę:

  • journal_create: Twórz nowe wpisy w dzienniku
  • journal_read: Czytaj i analizuj wzorce w dzienniku

Przykłady użycia tego serwera MCP

• Zarządzanie plikami w przestrzeni roboczej
  Deweloperzy mogą używać asystentów AI do nawigacji po katalogach projektów, odczytywania i zapisywania plików, tworzenia nowych folderów i zarządzania organizacją przestrzeni roboczej, usprawniając codzienne zadania.

• Dziennikowanie projektów
  AI może dokumentować postępy projektów, prowadzić logi i wydobywać wzorce z wpisów dziennika, wspierając ciągłość wiedzy i analizę retrospektywną.

• Ustrukturyzowane rozumowanie i rozwijanie wniosków
  Narzędzia do rozumowania pomagają AI i użytkownikom wspólnie budować łańcuchy myślowe, modelować pomysły projektów i rozwijać powiązane wnioski dla złożonych problemów.

• Eksploracja bazy kodu
  Dzięki możliwości nawigacji po katalogach i odczytu plików, deweloperzy mogą używać serwera MCP-PIF do eksploracji nowych baz kodu, wyszukiwania istotnych plików i sprawnego poznawania struktury projektu.

• Synchronizacja przestrzeni roboczej między platformami
  MCP-PIF można skonfigurować i używać na Windows, macOS i Linux, co zapewnia spójność przepływów pracy i dostępność narzędzi dla zespołów na różnych systemach.

Jak skonfigurować

Windsurf

1. Wymagania: Upewnij się, że masz zainstalowane Node.js 18+ i npm.
2. Sklonuj repozytorium:

   git clone https://github.com/hungryrobot1/MCP-PIF
   cd mcp-pif
   npm install
   

3. Zbuduj serwer:

   npm run build
   

4. Edytuj konfigurację:
   Ustaw zmienne środowiskowe dla katalogu głównego lub inne opcje konfiguracyjne w razie potrzeby.
5. Dodaj do konfiguracji Windsurf:

   {
     "mcpServers": {
       "mcp-pif": {
         "command": "node",
         "args": ["path/to/your/mcp-pif/build/index.js"],
         "cwd": "path/to/your/mcp-pif",
         "env": {}
       }
     }
   }
   

6. Restartuj i sprawdź:
   Restartuj Windsurf i potwierdź dostępność “mcp-pif”.

Claude

1. Wymagania: Zainstaluj Node.js 18+, npm i TypeScript 5.0+.
2. Sklonuj i zainstaluj:

   git clone https://github.com/hungryrobot1/MCP-PIF
   cd mcp-pif
   npm install
   npm run build
   

3. Skonfiguruj klienta Claude Desktop:
   • Znajdź claude_desktop_config.json i dodaj:

     {
       "mcpServers": {
         "mcp-pif": {
           "command": "node",
           "args": ["path/to/your/mcp-pif/build/index.js"],
           "cwd": "path/to/your/mcp-pif",
           "env": {}
         }
       }
     }
     

4. Restartuj klienta Claude:
   Uruchom ponownie, wybierz “mcp-pif” jako serwer.
5. Zweryfikuj konfigurację:
   Rozpocznij nowy czat i sprawdź połączenie z serwerem.

Cursor

1. Zainstaluj wymagania: Node.js 18+, npm, TypeScript.
2. Sklonuj i zainstaluj:

   git clone https://github.com/hungryrobot1/MCP-PIF
   cd mcp-pif
   npm install
   npm run build
   

3. Zaktualizuj konfigurację Cursor:

   {
     "mcpServers": {
       "mcp-pif": {
         "command": "node",
         "args": ["path/to/your/mcp-pif/build/index.js"],
         "cwd": "path/to/your/mcp-pif",
         "env": {}
       }
     }
   }
   

4. Restartuj Cursor:
   Zrestartuj aplikację i sprawdź dostępność serwera.

Cline

1. Zainstaluj zależności: Node.js 18+, npm, TypeScript.
2. Sklonuj i zbuduj:

   git clone https://github.com/hungryrobot1/MCP-PIF
   cd mcp-pif
   npm install
   npm run build
   

3. Skonfiguruj Cline:

   {
     "mcpServers": {
       "mcp-pif": {
         "command": "node",
         "args": ["path/to/your/mcp-pif/build/index.js"],
         "cwd": "path/to/your/mcp-pif",
         "env": {}
       }
     }
   }
   

4. Restartuj i sprawdź:
   Zrestartuj Cline, aby potwierdzić aktywność “mcp-pif”.

Zabezpieczanie kluczy API

Aby zabezpieczyć wrażliwe klucze lub dane logowania, ustaw je jako zmienne środowiskowe w konfiguracji:

{
  "mcpServers": {
    "mcp-pif": {
      "command": "node",
      "args": ["path/to/your/mcp-pif/build/index.js"],
      "cwd": "path/to/your/mcp-pif",
      "env": {
        "MY_SECRET_KEY": "${MY_SECRET_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "api_key": "${MY_SECRET_KEY}"
      }
    }
  }
}

Jak używać tego MCP we flow

Używanie MCP w FlowHunt

Aby zintegrować serwery MCP z przepływem pracy FlowHunt, zacznij od dodania komponentu MCP do swojego przepływu i połącz go ze swoim agentem AI:

Kliknij komponent MCP, aby otworzyć panel konfiguracji. W sekcji konfiguracji systemowej MCP wprowadź szczegóły swojego serwera MCP przy użyciu tego formatu JSON:

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

Po skonfigurowaniu agent AI może korzystać z MCP jako narzędzia, uzyskując dostęp do wszystkich jego funkcji i możliwości. Pamiętaj, żeby zamienić “mcp-pif” na faktyczną nazwę Twojego serwera MCP oraz podać własny adres URL serwera MCP.

Przegląd

Na podstawie dostępnej dokumentacji i kodu, MCP-PIF oferuje solidny zestaw podstawowych narzędzi i dobre instrukcje konfiguracji, ale brakuje mu jasnych szablonów promptów, listy zasobów oraz zaawansowanych funkcji MCP, takich jak sampling czy wsparcie dla roots. Ogólnie ta implementacja jest solidna dla podstawowych zadań, lecz mogłaby zostać rozbudowana o lepszą dokumentację dla użytkowników i wsparcie dla zaawansowanych funkcji protokołu.

Ocena MCP

Ocena ogólna: 6/10

MCP-PIF to mocny punkt wyjścia do MCP-owego zarządzania przestrzenią roboczą i rozumowania — z czytelnym kodem i konfiguracją — ale brakuje mu szczegółowych definicji promptów, zasobów oraz dokumentacji zaawansowanych funkcji MCP.