Integracja serwera Unleash MCP

Bezproblemowo połącz swoich agentów AI z flagami funkcji Unleash za pomocą serwera Unleash MCP, aby automatyzować podejmowanie decyzji, zarządzanie flagami i integrację zwinną z projektami.

Integracja serwera Unleash MCP

Co robi serwer “Unleash” MCP?

Serwer Unleash MCP to implementacja Model Context Protocol (MCP), która łączy asystentów AI i aplikacje LLM z systemem Unleash Feature Toggle. Działa jako most, umożliwiając klientom AI zapytania o status flag funkcji, listowanie projektów i zarządzanie flagami bezpośrednio w Unleash za pomocą standaryzowanych interfejsów MCP. Ta integracja pozwala deweloperom automatyzować zarządzanie flagami, udostępniać dane o flagach agentom AI do podejmowania świadomych decyzji oraz usprawniać przepływy pracy zależne od dynamicznego przełączania funkcji w systemach programistycznych. Dzięki narzędziom i zasobom pozwalającym wchodzić w interakcję z Unleash, serwer umożliwia aplikacjom opartym na AI udoskonalanie pipeline’ów deweloperskich, wykonywanie automatycznych kontroli oraz uczestnictwo w operacjach zarządzania flagami.

Lista promptów

  • flag-check: Szablon prompta do sprawdzania statusu pojedynczej flagi w Unleash.

Lista zasobów

  • flags: Udostępnia dane flag funkcji jako zasób MCP, pozwalając klientom na odczyt i wykorzystanie informacji o flagach jako kontekstu.
  • projects: Umożliwia klientom dostęp i listowanie wszystkich projektów skonfigurowanych w systemie Unleash.

Lista narzędzi

  • get-flag: Narzędzie pobierające status określonej flagi funkcji z Unleash.
  • get-projects: Narzędzie listujące wszystkie dostępne projekty z serwera Unleash.

Przykłady zastosowań tego serwera MCP

  • Monitorowanie flag funkcji: Pozwala agentom AI programowo sprawdzać status flag funkcji, umożliwiając dynamiczne podejmowanie decyzji w przepływach pracy i automatycznych scenariuszach testowych.
  • Automatyczne zarządzanie flagami: Wykorzystaj AI do tworzenia, aktualizacji lub zarządzania flagami w oparciu o sygnały kontekstowe lub wymagania wdrożeniowe.
  • Odkrywanie projektów: Łatwo listuj i eksploruj dostępne projekty w Unleash, usprawniając wdrażanie i integrację zespołów.
  • Kontekstowe eksponowanie flag dla LLM: Udostępniaj informacje o flagach jako kontekst dla modeli językowych, umożliwiając bardziej zniuansowane odpowiedzi i świadomość operacyjną.
  • Integracja z ciągłym wdrażaniem: Automatyzuj przełączanie flag i zarządzanie projektami jako część pipeline’ów CI/CD, zwiększając elastyczność i zmniejszając ilość ręcznych działań.

Jak skonfigurować

Windsurf

  1. Upewnij się, że Node.js (v18+) jest zainstalowany.
  2. Zlokalizuj plik konfiguracyjny Windsurf.
  3. Dodaj serwer Unleash MCP do obiektu mcpServers używając poniższego fragmentu JSON:
    "mcpServers": {
      "unleash-mcp": {
        "command": "npx",
        "args": ["@cuongtl1992/unleash-mcp@latest"]
      }
    }
    
  4. Zapisz konfigurację i uruchom ponownie Windsurf.
  5. Zweryfikuj, czy serwer Unleash MCP działa na panelu Windsurf.

Zabezpieczanie kluczy API

Użyj zmiennych środowiskowych do przechowywania poufnych informacji:

{
  "mcpServers": {
    "unleash-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["@cuongtl1992/unleash-mcp@latest"],
      "env": {
        "UNLEASH_API_KEY": "${UNLEASH_API_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "apiUrl": "https://unleash.example.com/api"
      }
    }
  }
}

Claude

  1. Zainstaluj Node.js (v18+) jeśli nie jest obecny.
  2. Otwórz plik konfiguracyjny Claude.
  3. Dodaj Unleash MCP do sekcji mcpServers:
    "mcpServers": {
      "unleash-mcp": {
        "command": "npx",
        "args": ["@cuongtl1992/unleash-mcp@latest"]
      }
    }
    
  4. Zapisz plik i uruchom ponownie Claude.
  5. Potwierdź udaną integrację przez menu narzędzi Claude.

Cursor

  1. Upewnij się, że Node.js (v18+) jest zainstalowany.
  2. Znajdź i edytuj plik konfiguracyjny Cursor.
  3. Wstaw poniższą konfigurację serwera MCP:
    "mcpServers": {
      "unleash-mcp": {
        "command": "npx",
        "args": ["@cuongtl1992/unleash-mcp@latest"]
      }
    }
    
  4. Zapisz konfigurację i uruchom ponownie Cursor.
  5. Sprawdź status serwera MCP w Cursor.

Cline

  1. Sprawdź, czy Node.js (v18+) jest dostępny.
  2. Uzyskaj dostęp do pliku konfiguracyjnego Cline.
  3. Dodaj dane serwera Unleash MCP jak poniżej:
    "mcpServers": {
      "unleash-mcp": {
        "command": "npx",
        "args": ["@cuongtl1992/unleash-mcp@latest"]
      }
    }
    
  4. Uruchom ponownie Cline po zapisaniu.
  5. Zweryfikuj funkcjonalność serwera Unleash MCP.

Jak korzystać z tego MCP w flow

Wykorzystanie MCP w FlowHunt

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

FlowHunt MCP flow

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

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

Po skonfigurowaniu agent AI będzie mógł korzystać z tego MCP jako narzędzia, mając dostęp do wszystkich jego funkcji. Pamiętaj, aby zmienić "unleash-mcp" na faktyczną nazwę swojego serwera MCP i odpowiednio podmienić URL.


Podsumowanie

SekcjaDostępnośćSzczegóły/Uwagi
PrzeglądPrzegląd integracji z Unleash i aplikacjami LLM
Lista promptówSzablon prompta flag-check
Lista zasobówflags, projects
Lista narzędziget-flag, get-projects
Zabezpieczanie kluczy APIPrzykład użycia zmiennych środowiskowych
Wsparcie dla sampling (mniej istotne)Nie wspomniano

Nasza opinia

Serwer Unleash MCP zapewnia przejrzystą, wyspecjalizowaną integrację do zarządzania flagami funkcji w przepływach opartych o LLM. Repozytorium obejmuje wszystkie kluczowe prymitywy MCP, oferuje praktyczne instrukcje konfiguracji i prezentuje dobre praktyki bezpieczeństwa. Zaawansowane funkcje MCP, takie jak sampling czy roots, nie są jednak szczegółowo opisane. Ogólnie rzecz biorąc, to solidny, wyspecjalizowany serwer MCP z wyraźną wartością dla deweloperów.

Ocena MCP

Posiada LICENCJĘ✅ (MIT)
Ma przynajmniej jedno narzędzie
Liczba forków0
Liczba gwiazdek8

Najczęściej zadawane pytania

Czym jest serwer Unleash MCP?

Unleash MCP Server to implementacja Model Context Protocol, która łączy asystentów AI i aplikacje LLM z systemem Unleash Feature Toggle, umożliwiając automatyczne zarządzanie flagami funkcji, odkrywanie projektów i dynamiczne eksponowanie flag funkcji.

Jakie prompt'y, zasoby i narzędzia udostępnia Unleash MCP?

Udostępnia szablon prompta `flag-check`, eksponuje `flags` i `projects` jako zasoby MCP oraz oferuje narzędzia `get-flag` i `get-projects` do pracy z danymi Unleash.

Jak skonfigurować Unleash MCP Server w moim przepływie pracy?

Postępuj zgodnie z instrukcjami konfiguracji dla swojej platformy (Windsurf, Claude, Cursor lub Cline), upewniając się, że Node.js jest zainstalowany, a zmienne środowiskowe są odpowiednio zabezpieczone do dostępu API.

Jakie są typowe zastosowania serwera Unleash MCP?

Przykłady zastosowań to monitorowanie flag funkcji przez AI, automatyczne zarządzanie flagami, odkrywanie projektów, kontekstowe eksponowanie flag dla LLM oraz integracja z pipeline'ami wdrożeniowymi CI/CD.

Jak serwer Unleash MCP usprawnia przepływy CI/CD?

Pozwala na automatyczne przełączanie flag funkcji i zarządzanie projektami jako część pipeline'ów CI/CD, zwiększając elastyczność wdrożeń i ograniczając konieczność ręcznych interwencji.

Zintegruj serwer Unleash MCP z FlowHunt

Umożliw swoim agentom AI programowe zarządzanie i monitorowanie flag funkcji. Usprawnij wdrażanie i przepływy decyzyjne dzięki integracji z serwerem Unleash MCP.

Dowiedz się więcej