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.

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
- Upewnij się, że Node.js (v18+) jest zainstalowany.
- Zlokalizuj plik konfiguracyjny Windsurf.
- Dodaj serwer Unleash MCP do obiektu
mcpServers
używając poniższego fragmentu JSON:"mcpServers": { "unleash-mcp": { "command": "npx", "args": ["@cuongtl1992/unleash-mcp@latest"] } }
- Zapisz konfigurację i uruchom ponownie Windsurf.
- 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
- Zainstaluj Node.js (v18+) jeśli nie jest obecny.
- Otwórz plik konfiguracyjny Claude.
- Dodaj Unleash MCP do sekcji
mcpServers
:"mcpServers": { "unleash-mcp": { "command": "npx", "args": ["@cuongtl1992/unleash-mcp@latest"] } }
- Zapisz plik i uruchom ponownie Claude.
- Potwierdź udaną integrację przez menu narzędzi Claude.
Cursor
- Upewnij się, że Node.js (v18+) jest zainstalowany.
- Znajdź i edytuj plik konfiguracyjny Cursor.
- Wstaw poniższą konfigurację serwera MCP:
"mcpServers": { "unleash-mcp": { "command": "npx", "args": ["@cuongtl1992/unleash-mcp@latest"] } }
- Zapisz konfigurację i uruchom ponownie Cursor.
- Sprawdź status serwera MCP w Cursor.
Cline
- Sprawdź, czy Node.js (v18+) jest dostępny.
- Uzyskaj dostęp do pliku konfiguracyjnego Cline.
- Dodaj dane serwera Unleash MCP jak poniżej:
"mcpServers": { "unleash-mcp": { "command": "npx", "args": ["@cuongtl1992/unleash-mcp@latest"] } }
- Uruchom ponownie Cline po zapisaniu.
- 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:

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
Sekcja | Dostępność | Szczegóły/Uwagi |
---|---|---|
Przegląd | ✅ | Przegląd integracji z Unleash i aplikacjami LLM |
Lista promptów | ✅ | Szablon prompta flag-check |
Lista zasobów | ✅ | flags , projects |
Lista narzędzi | ✅ | get-flag , get-projects |
Zabezpieczanie kluczy API | ✅ | Przykład 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 forków | 0 |
Liczba gwiazdek | 8 |
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.