Integracja serwera Variflight MCP

Co robi serwer “Variflight” MCP?

Serwer Variflight MCP to implementacja Model Context Protocol (MCP) zaprojektowana do płynnej integracji z usługami informacyjnymi o lotach VariFlight. Działając jako most między asystentami AI a API Variflight, serwer ten umożliwia workflow AI dostęp do danych lotniczych w czasie rzeczywistym i historycznych. Programiści mogą korzystać z serwera Variflight MCP do wyszukiwania lotów, pobierania prognoz pogody dla lotnisk, śledzenia pozycji samolotów na żywo oraz pozyskiwania szczegółowych wskaźników komfortu lotu. Taka integracja upraszcza proces zapytań o dane lotnicze, wspierając inteligentnych asystentów i aplikacje w dostarczaniu dokładnych, aktualnych informacji dla lepszych doświadczeń użytkowników i programistów.

Lista promptów

W repozytorium nie podano szablonów promptów.

Lista zasobów

W repozytorium nie udokumentowano jawnych zasobów.

Lista narzędzi

• searchFlightsByDepArr
  Wyszukiwanie lotów między dwoma lotniskami na podstawie kodów IATA i wybranej daty.
• searchFlightsByNumber
  Wyszukiwanie informacji o locie poprzez podanie numeru lotu i daty.
• getFlightTransferInfo
  Pobieranie możliwych opcji przesiadek między miastami na dany dzień.
• flightHappinessIndex
  Pobieranie szczegółowych wskaźników komfortu i satysfakcji z lotu.
• getRealtimeLocationByAnum
  Śledzenie aktualnej pozycji samolotu po numerze rejestracyjnym.
• getFutureWeatherByAirport
  Uzyskiwanie 3-dniowej prognozy pogody dla wybranego lotniska.
• searchFlightItineraries
  Wyszukiwanie dostępnych do zakupu opcji lotów oraz najniższych cen na wybranych trasach i datach.

Przykładowe zastosowania tego serwera MCP

• Wyszukiwanie i rezerwacja lotów
  Szybkie wyszukiwanie lotów pomiędzy lotniskami lub po numerze lotu, co upraszcza proces rezerwacji w aplikacjach podróżniczych oraz asystentach AI.
• Śledzenie lotów na żywo
  Umożliwia programistom budowanie narzędzi do śledzenia samolotów w czasie rzeczywistym po numerach rejestracyjnych – idealne dla logistyki, aplikacji lotniczych czy botów obsługi klienta.
• Planowanie podróży i przesiadki
  Pobieranie opcji przesiadek i połączeń między miastami, pomagając użytkownikom zoptymalizować plany podróży.
• Wskaźniki komfortu lotu
  Dostęp do wskaźników komfortu i satysfakcji z lotów, co pozwala na integrację z systemami rekomendacji podróży i narzędziami do analizy doświadczeń pasażerów.
• Integracja pogody lotniczej
  Pobieranie aktualnych prognoz pogody dla lotnisk – kluczowe dla planowania lotów, prognozowania opóźnień i podejmowania decyzji operacyjnych.

Jak skonfigurować

Windsurf

1. Wymagania wstępne: Upewnij się, że Node.js jest zainstalowany.
2. Otwórz konfigurację: Zlokalizuj plik konfiguracyjny mcpServers.
3. Dodaj serwer Variflight MCP: Wstaw następującą konfigurację:

   {
     "mcpServers": {
       "variflight": {
         "command": "npx",
         "args": [
           "-y",
           "@variflight-ai/variflight-mcp"
         ],
         "env": {
           "VARIFLIGHT_API_KEY": "your_api_key_here"
         }
       }
     }
   }
   

4. Zapisz i uruchom ponownie: Zapisz plik i zrestartuj Windsurf.
5. Zweryfikuj konfigurację: Przetestuj, uruchamiając narzędzie Variflight.

Claude

1. Wymagania wstępne: Node.js zainstalowany oraz ważny klucz API Variflight.
2. Otwórz konfigurację: Edytuj sekcję serwerów MCP w konfiguracji Claude’a.
3. Wstaw konfigurację: Dodaj:

   {
     "mcpServers": {
       "variflight": {
         "command": "npx",
         "args": [
           "-y",
           "@variflight-ai/variflight-mcp"
         ],
         "env": {
           "VARIFLIGHT_API_KEY": "your_api_key_here"
         }
       }
     }
   }
   

4. Zapisz i uruchom ponownie: Zapisz konfigurację i zrestartuj Claude.
5. Zweryfikuj: Potwierdź dostępność narzędzi Variflight.

Cursor

1. Wymagania wstępne: Node.js oraz klucz API Variflight.
2. Edytuj konfigurację: Otwórz konfigurację mcpServers w Cursorze.
3. Dodaj Variflight:

   {
     "mcpServers": {
       "variflight": {
         "command": "npx",
         "args": [
           "-y",
           "@variflight-ai/variflight-mcp"
         ],
         "env": {
           "VARIFLIGHT_API_KEY": "your_api_key_here"
         }
       }
     }
   }
   

4. Zapisz i uruchom ponownie: Zapisz zmiany i zrestartuj Cursor.
5. Zweryfikuj: Użyj narzędzia Variflight, aby sprawdzić instalację.

Cline

1. Wymagania wstępne: Zainstaluj Node.js, uzyskaj klucz API Variflight.
2. Edytuj konfigurację: Otwórz konfigurację serwera MCP.
3. Dodaj konfigurację serwera:

   {
     "mcpServers": {
       "variflight": {
         "command": "npx",
         "args": [
           "-y",
           "@variflight-ai/variflight-mcp"
         ],
         "env": {
           "VARIFLIGHT_API_KEY": "your_api_key_here"
         }
       }
     }
   }
   

4. Zapisz i uruchom ponownie: Zapisz zmiany i zrestartuj Cline.
5. Zweryfikuj: Upewnij się, że narzędzia Variflight są widoczne.

Zabezpieczenie kluczy API

Zawsze przechowuj swój klucz API Variflight bezpiecznie, używając zmiennych środowiskowych – nigdy nie umieszczaj ich na stałe w kodzie.
Przykład:

{
  "env": {
    "VARIFLIGHT_API_KEY": "your_api_key_here"
  },
  "inputs": {
    "api_key": {
      "type": "env",
      "key": "VARIFLIGHT_API_KEY"
    }
  }
}

Jak używać tego MCP we flow

Użycie MCP w FlowHunt

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

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

{
  "variflight": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Po skonfigurowaniu agent AI może korzystać z tego MCP jako narzędzia, mając dostęp do wszystkich jego funkcji i możliwości. Pamiętaj, aby zmienić “variflight” na rzeczywistą nazwę swojego serwera MCP oraz podstawić własny adres URL.

Przegląd

| Roots Support | ⛔ | Nie wspomniano |

Na podstawie powyższych tabel serwer Variflight MCP jest praktyczny i dobrze udokumentowany pod kątem integracji narzędzi, jednak brakuje mu jawnych zasobów, szablonów promptów oraz zaawansowanych funkcji MCP, takich jak roots i sampling. Do zadań związanych z danymi lotniczymi jest solidny, lecz w szerszym zastosowaniu MCP jego możliwości są nieco ograniczone.

Ocena MCP