Integracja serwera MCP Raindrop.io

Do czego służy serwer MCP “Raindrop.io”?

Serwer MCP Raindrop.io to integracja umożliwiająca dużym modelom językowym (LLM) i asystentom AI programową interakcję z zakładkami Raindrop.io poprzez Model Context Protocol (MCP). Działając jako most pomiędzy klientami AI a platformą zakładkowania Raindrop.io, serwer ten pozwala użytkownikom tworzyć nowe zakładki, przeszukiwać istniejące oraz filtrować wyniki za pomocą tagów. Znacząco usprawnia workflowy oparte na AI, umożliwiając agentom zarządzanie i dostęp do kolekcji zakładek użytkownika, co pozwala automatyzować organizowanie wiedzy, pobierać odpowiednie zasoby i usprawniać kuratelę treści bezpośrednio z poziomu narzędzi deweloperskich lub konwersacyjnych interfejsów AI. Dzięki temu deweloperzy i użytkownicy AI mogą budować, udostępniać oraz wykorzystywać zasoby internetowe bezpośrednio w swoich ulubionych środowiskach zgodnych z MCP.

Lista promptów

W repozytorium nie wspomniano o żadnych szablonach promptów.

Lista zasobów

W repozytorium nie opisano jawnych zasobów.

Lista narzędzi

• Tworzenie zakładek: Umożliwia AI dodawanie nowych zakładek do kolekcji użytkownika w Raindrop.io.
• Wyszukiwanie zakładek: Pozwala przeszukiwać zakładki według różnych kryteriów.
• Filtrowanie po tagach: Umożliwia pobieranie zakładek przefiltrowanych według konkretnych tagów.

Przykłady użycia tego serwera MCP

• Zarządzanie zakładkami: Automatyzuj dodawanie i porządkowanie zakładek bezpośrednio przez agentów AI.
• Pobieranie wiedzy: Szybko wyszukuj i uzyskuj dostęp do zapisanych zakładek powiązanych z tematem lub zadaniem w środowiskach deweloperskich bądź czatowych.
• Kuratela treści: Filtrowanie i prezentacja zasobów internetowych według tagów na potrzeby badań, nauki czy udostępniania zespołom.
• Osobista baza wiedzy: Buduj inteligentne workflowy traktujące zakładki jako dynamicznie dostępną bazę wiedzy.
• Automatyzacja workflowów AI: Integruj z innymi narzędziami i platformami, aby wywoływać działania (np. zapisywanie linku czy wyszukiwanie zakładek) w ramach większych, zautomatyzowanych procesów.

Jak skonfigurować

Windsurf

Nie podano szczegółowych instrukcji dla Windsurf. Obowiązuje ogólna konfiguracja serwera MCP, jeśli jest obsługiwana.

Claude

1. Upewnij się, że masz zainstalowany Node.js 16+ i zdobądź token API Raindrop.io.
2. Instalacja przez Smithery:

   npx -y @smithery/cli install @hiromitsusasaki/raindrop-io-mcp-server --client claude
   

3. Ustaw zmienną środowiskową:
   • Utwórz plik .env z zawartością:

     RAINDROP_TOKEN=your_access_token_here
     

4. Otwórz konfigurację Claude Desktop (claude_desktop_config.json na macOS lub Windows).
5. Dodaj konfigurację serwera MCP według poniższego wzoru:

   {
     "mcpServers": {
       "raindrop-io": {
         "command": "npx",
         "args": [
           "-y",
           "@smithery/cli",
           "start",
           "@hiromitsusasaki/raindrop-io-mcp-server",
           "--client",
           "claude"
         ],
         "env": {
           "RAINDROP_TOKEN": "your_access_token_here"
         }
       }
     }
   }
   

6. Zapisz zmiany i zrestartuj Claude Desktop, aby zastosować konfigurację.

Cursor

Nie podano instrukcji ani przykładów konfiguracji dla Cursor.

Cline

Nie podano instrukcji ani przykładów konfiguracji dla Cline.

Zabezpieczanie kluczy API

Do przechowywania kluczy API należy używać zmiennych środowiskowych. Przykład:

"env": {
  "RAINDROP_TOKEN": "your_access_token_here"
}

Jak używać tego MCP w flow

Wykorzystanie MCP w FlowHunt

Aby zintegrować serwery MCP z workflowem FlowHunt, zacznij od dodania komponentu MCP do swojego flow i połącz go z agentem AI:

Kliknij komponent MCP, aby otworzyć panel konfiguracji. W sekcji konfiguracji systemu MCP, wprowadź dane serwera MCP w tym formacie JSON:

{
  "raindrop-io": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Po zapisaniu konfiguracji agent AI może korzystać z tego MCP jako narzędzia ze wszystkimi jego funkcjami. Pamiętaj, aby zamienić “raindrop-io” na faktyczną nazwę swojego serwera MCP i podać prawidłowy adres URL.

Podsumowanie

Nasza opinia

Ten serwer MCP oferuje kluczowe funkcje zarządzania zakładkami i łatwą konfigurację dla Claude Desktop, lecz brakuje mu udokumentowanych szablonów promptów i jawnych definicji zasobów. Nie znaleziono informacji o wsparciu dla Roots czy Sampling. Dokumentacja jest czytelna, a rozwiązanie sprawdza się w workflowach zakładkowych, jednak brakuje szerszych przykładów integracji i zaawansowanych funkcji MCP.

Ocena: 6/10

Wynik MCP