
Serwer Model Context Protocol (MCP)
Serwer Model Context Protocol (MCP) łączy asystentów AI z zewnętrznymi źródłami danych, API i usługami, umożliwiając płynną integrację złożonych przepływów prac...
Bezproblemowo połącz przepływy pracy AI FlowHunt ze Spotify, aby uzyskać zaawansowane sterowanie odtwarzaniem muzyki, wyszukiwanie, zarządzanie playlistami i kolejką dzięki serwerowi Spotify MCP.
Serwer Spotify MCP (Model Context Protocol) to narzędzie zaprojektowane do połączenia asystentów AI, takich jak LLM, z rozbudowanym API Spotify. Działając jako pośrednik, umożliwia przepływom opartym na AI sterowanie odtwarzaniem Spotify, wyszukiwanie utworów, albumów, wykonawców czy playlist, pobieranie szczegółowych informacji oraz zarządzanie playlistami i kolejkami użytkowników. Ta funkcjonalność pozwala deweloperom i użytkownikom AI na płynną integrację danych muzycznych i kontroli odtwarzania w swoich aplikacjach, automatyzując zarządzanie muzyką, jej kurację i eksplorację. Usprawnia to workflow deweloperskie poprzez ustandaryzowany dostęp do funkcji Spotify, ułatwiając tworzenie inteligentnych agentów, którzy mogą dynamicznie współdziałać z treściami muzycznymi.
W repozytorium nie wspomniano o szablonach promptów.
W repozytorium nie udokumentowano jawnych zasobów MCP.
Nie podano instrukcji konfiguracji specyficznych dla Windsurf.
git clone https://github.com/varunneal/spotify-mcp.git
~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
%APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json
mcpServers
:"spotify": {
"command": "uv",
"args": [
"--directory",
"/path/to/spotify_mcp",
"run",
"spotify-mcp"
],
"env": {
"SPOTIFY_CLIENT_ID": "YOUR_CLIENT_ID",
"SPOTIFY_CLIENT_SECRET": "YOUR_CLIENT_SECRET",
"SPOTIFY_REDIRECT_URI": "http://127.0.0.1:8080/callback"
}
}
Nie podano instrukcji konfiguracji specyficznych dla Cursor.
Nie podano instrukcji konfiguracji specyficznych dla Cline.
Dane uwierzytelniające API są przechowywane za pomocą zmiennych środowiskowych w pliku konfiguracyjnym JSON:
"env": {
"SPOTIFY_CLIENT_ID": "YOUR_CLIENT_ID",
"SPOTIFY_CLIENT_SECRET": "YOUR_CLIENT_SECRET",
"SPOTIFY_REDIRECT_URI": "http://127.0.0.1:8080/callback"
}
Używanie MCP w FlowHunt
Aby zintegrować serwery MCP ze swoim workflow FlowHunt, zacznij od dodania komponentu MCP do przepływu i połączenia go z agentem AI:
Kliknij komponent MCP, aby otworzyć panel konfiguracyjny. W sekcji konfiguracji systemu MCP wklej dane swojego serwera MCP w tym formacie JSON:
{
"spotify": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
}
}
Po skonfigurowaniu agent AI będzie mógł korzystać z tego MCP jako narzędzia ze wszystkimi jego funkcjami i możliwościami. Pamiętaj, aby zmienić “spotify” na właściwą nazwę swojego serwera MCP i podać własny adres URL.
Sekcja | Dostępność | Szczegóły/Uwagi |
---|---|---|
Przegląd | ✅ | |
Lista promptów | ⛔ | Nie znaleziono szablonów promptów |
Lista zasobów | ⛔ | Nie znaleziono jawnych zasobów |
Lista narzędzi | ✅ | Wnioskowano z listy funkcji w README |
Zabezpieczanie kluczy API | ✅ | Przez env w konfiguracji JSON |
Obsługa samplingowania (mniej istotne) | ⛔ | Nie wspomniano |
Serwer Spotify MCP oferuje praktyczne możliwości integracji muzyki, z jasną konfiguracją dla Claude i szerokim wsparciem narzędzi dla odtwarzania oraz wyszukiwania. Brak szablonów promptów, jawnych zasobów oraz obsługi roots/sampling ogranicza jednak jego rozbudowę dla zaawansowanych użytkowników MCP.
Posiada LICENCJĘ | ✅ (MIT) |
---|---|
Ma przynajmniej jedno narzędzie | ✅ |
Liczba forków | 69 |
Liczba gwiazdek | 358 |
Umożliwia agentom AI FlowHunt i przepływom pracy połączenie z API Spotify w celu sterowania odtwarzaniem, wyszukiwania muzyki, zarządzania playlistami i kolejką oraz pobierania metadanych—automatyzując zadania związane z muzyką programowo.
Dostępne narzędzia to: Rozpocznij odtwarzanie, Wstrzymaj odtwarzanie, Przeskocz odtwarzanie, Szukaj (utworów, albumów, wykonawców, playlist), Pobierz informacje, Zarządzaj kolejką oraz Zarządzaj playlistami.
Przechowuj swoje dane uwierzytelniające API Spotify jako zmienne środowiskowe w pliku konfiguracyjnym serwera MCP w polu 'env'. Nigdy nie umieszczaj wrażliwych danych w repozytorium kodu.
Tak, FlowHunt może wykorzystywać serwer MCP do tworzenia, aktualizacji i kuratorowania playlist Spotify, wspierając automatyczne rekomendacje i zarządzanie playlistami bezpośrednio z przepływu AI.
Nie, domyślnie nie są dostarczane szablony promptów ani jawne zasoby MCP. Cała integracja opiera się na dostępnych narzędziach i własnym projekcie workflow.
Automatyzuj odtwarzanie i zarządzanie muzyką w swoich przepływach AI, łącząc serwer Spotify MCP z FlowHunt.
Serwer Model Context Protocol (MCP) łączy asystentów AI z zewnętrznymi źródłami danych, API i usługami, umożliwiając płynną integrację złożonych przepływów prac...
Serwer ModelContextProtocol (MCP) działa jako most między agentami AI a zewnętrznymi źródłami danych, API i usługami, umożliwiając użytkownikom FlowHunt budowan...
Serwer Kubernetes MCP łączy asystentów AI z klastrami Kubernetes, umożliwiając automatyzację opartą na AI, zarządzanie zasobami oraz przepływy pracy DevOps prze...