Pinner MCP Server

Do czego służy serwer “Pinner” MCP?

Pinner MCP Server to serwer Model Context Protocol (MCP) zaprojektowany, by pomagać deweloperom przypinać zewnętrzne zależności—w szczególności bazowe obrazy Docker oraz GitHub Actions—do ich niezmiennych digestów. Dzięki temu, że zależności są odwoływane po dokładnej, niezmiennej wersji, Pinner zwiększa bezpieczeństwo łańcucha dostaw i powtarzalność projektów programistycznych. Serwer ten działa jako pomost między asystentami AI a systemami zewnętrznymi, umożliwiając automatyzację zadań zarządzania zależnościami, takich jak rozwiązywanie, aktualizacja czy egzekwowanie przypiętych wersji. Pinner MCP jest szczególnie przydatny w środowiskach wymagających ścisłej kontroli nad zależnościami, wspierając niezawodność oprogramowania i dobre praktyki deweloperskie.

Lista promptów

• Przypnij GitHub Actions do ich commit hash
  Użyj tego szablonu promptu, aby automatycznie konwertować referencje workflowów GitHub Actions na konkretne commit hashe.
• Przypnij bazowe obrazy kontenerów do digestów
  Ten prompt zapewnia, że bazowe obrazy Docker są odwoływane przez ich niezmienne digesty, a nie tagi.
• Aktualizuj przypięte wersje bazowych obrazów kontenerów
  Prompt workflow do aktualizacji bazowych obrazów Docker do najnowszych digestów, gdy to właściwe.

Lista zasobów

W repozytorium ani dokumentacji nie podano jawnych prymitywów zasobów.

Lista narzędzi

W dostępnych źródłach kodu ani dokumentacji nie znaleziono bezpośrednich definicji narzędzi.

Przypadki użycia tego serwera MCP

• Wymuszanie niezmiennych zależności
  Automatyczna aktualizacja konfiguracji CI/CD w celu użycia niezmiennych digestów obrazów Docker i GitHub Actions, co obniża ryzyko ataków na łańcuch dostaw.
• Automatyczne przypinanie zależności
  Usprawnij code review i merge, zapewniając, że wszystkie zewnętrzne akcje i obrazy są przypięte, co poprawia powtarzalność.
• Ciągła zgodność
  Integracja z workflowami deweloperskimi w celu regularnego audytu i aktualizacji przypiętych zależności, pomagając zespołom utrzymywać zgodność z politykami bezpieczeństwa.
• Wspólna konserwacja codebase
  Pozwól asystentom AI wspierać deweloperów przez sugerowanie lub wdrażanie najlepszych praktyk przypinania w całych repozytoriach.
• Wzmacnianie bezpieczeństwa DevOps
  Ogranicz dryf i niezamierzone aktualizacje w środowiskach buildowych przez ścisłą kontrolę wersji zależności.

Jak to skonfigurować

Windsurf

Nie podano szczegółów konfiguracji Windsurf.

Claude

Nie podano szczegółów konfiguracji Claude.

Cursor

1. Upewnij się, że masz zainstalowanego Dockera i możesz uruchamiać kontenery.
2. Otwórz (lub utwórz) plik .cursor/mcp.json w swoim projekcie.
3. Dodaj poniższy fragment JSON, aby zdefiniować serwer Pinner MCP:

   {
     "mcpServers": {
       "pinner-mcp-stdio-server": {
         "command": "docker",
         "args": [
           "run",
           "--rm",
           "-i",
           "ghcr.io/safedep/pinner-mcp:latest"
         ]
       }
     }
   }
   

4. Włącz serwer MCP w ustawieniach Cursor.
5. Zapisz konfigurację i w razie potrzeby zrestartuj Cursor.

Zabezpieczanie kluczy API

Pinner MCP nie wymaga kluczy API. Jeżeli zajdzie taka potrzeba, zwykle używa się sekcji env do przekazania zmiennych środowiskowych. Przykład:

{
  "mcpServers": {
    "pinner-mcp-stdio-server": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "--rm",
        "-i",
        "ghcr.io/safedep/pinner-mcp:latest"
      ],
      "env": {
        "API_KEY": "${env:PINNER_API_KEY}"
      },
      "inputs": {}
    }
  }
}

Cline

Nie podano szczegółów konfiguracji Cline.

Jak używać tego MCP w flowach

Użycie MCP w FlowHunt

Aby zintegrować serwery MCP w swoim workflowie FlowHunt, zacznij od dodania komponentu MCP do flowa i połączenia go ze swoim agentem AI:

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

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

Po zapisaniu konfiguracji agent AI otrzyma dostęp do wszystkich funkcji i możliwości tego MCP. Pamiętaj, aby zamienić “MCP-name” na faktyczną nazwę swojego serwera MCP (np. “pinner-mcp”) oraz podać własny adres URL serwera MCP.

Podsumowanie

Na podstawie powyższych tabel serwer Pinner MCP oferuje klarowny i wartościowy workflow do przypinania zależności, lecz brakuje mu szczegółowej dokumentacji na temat zasobów, narzędzi oraz zaawansowanych funkcji MCP. Jego mocną stroną są dobre README i praktyczne przypadki użycia, ale zyskałby na rozbudowanej dokumentacji protokołu oraz szerszym wsparciu dla różnych platform.

Ocena MCP

Ocena:
Oceniam ten serwer MCP na 4/10 pod względem kompletności protokołu. Zapewnia jasny cel i zastosowanie dla przypinania zależności, ale brakuje mu dokumentacji oraz jawnej implementacji zasobów MCP, narzędzi i zaawansowanych funkcji jak roots czy sampling. Jest praktyczny i open source, lecz nie jest w pełni udokumentowaną, generyczną implementacją serwera MCP.