
Servidor do Protocolo de Contexto de Modelo (MCP)
O Servidor do Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) conecta assistentes de IA a fontes de dados externas, APIs e serviços, permitindo integração simplificada de...
O Servidor Fingertip MCP permite que assistentes de IA interajam com bancos de dados, sistemas de arquivos, APIs e serviços externos, expandindo sua inteligência e utilidade para desenvolvedores.
O Fingertip MCP (Model Context Protocol) Server atua como uma ponte poderosa entre assistentes de IA e fontes de dados externas, APIs ou serviços. Ao expor uma interface padronizada, ele permite fluxos de trabalho de desenvolvimento que requerem acesso dinâmico a bancos de dados, sistemas de arquivos, APIs e outros recursos diretamente de clientes com IA. Desenvolvedores podem usar o Fingertip MCP Server para simplificar tarefas como consulta de informações, gerenciamento de arquivos, integração com serviços de terceiros ou automação de operações repetitivas em seus ambientes de codificação. Isso não só acelera o desenvolvimento, mas também aumenta o alcance e a inteligência dos assistentes de IA ao fornecer ferramentas acionáveis e dados em tempo real.
Não há informações encontradas no repositório sobre modelos de prompts.
Não há informações encontradas no repositório sobre recursos fornecidos aos clientes de IA.
Não há informações encontradas no server.py ou arquivos relacionados sobre ferramentas específicas fornecidas pelo Servidor Fingertip MCP.
Não há casos de uso detalhados descritos no repositório.
mcpServers
usando o seguinte trecho JSON:{
"fingertip-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["@fingertip/mcp-server@latest"]
}
}
mcpServers
:{
"fingertip-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["@fingertip/mcp-server@latest"]
}
}
{
"fingertip-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["@fingertip/mcp-server@latest"]
}
}
{
"fingertip-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["@fingertip/mcp-server@latest"]
}
}
Para lidar com chaves de API de forma segura, utilize variáveis de ambiente em sua configuração. Exemplo:
{
"fingertip-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["@fingertip/mcp-server@latest"],
"env": {
"API_KEY": "${API_KEY_ENV_VAR}"
},
"inputs": {
"apiKey": "${API_KEY_ENV_VAR}"
}
}
}
Usando MCP no FlowHunt
Para integrar servidores MCP ao seu fluxo do FlowHunt, comece adicionando o componente MCP ao seu fluxo e conectando-o ao seu agente de IA:
Clique no componente MCP para abrir o painel de configuração. Na seção de configuração do MCP do sistema, insira os detalhes do seu servidor MCP usando este formato JSON:
{
"fingertip-mcp": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://seumcpserver.exemplo/caminhoparamcp/url"
}
}
Uma vez configurado, o agente de IA poderá usar este MCP como uma ferramenta com acesso a todas as suas funções e capacidades. Lembre-se de alterar “fingertip-mcp” para o nome real do seu servidor MCP e substituir a URL pela URL do seu próprio servidor MCP.
Seção | Disponibilidade | Detalhes/Notas |
---|---|---|
Visão geral | ✅ | Visão geral com base na descrição do MCP. |
Lista de Prompts | ⛔ | Nenhum modelo de prompt encontrado. |
Lista de Recursos | ⛔ | Nenhum recurso listado no repositório. |
Lista de Ferramentas | ⛔ | Nenhuma ferramenta no código ou doc. |
Protegendo as Chaves de API | ✅ | Instruções fornecidas. |
Suporte a Sampling (menos importante na aval.) | ⛔ | Nenhuma evidência de suporte a sampling. |
O repositório do Fingertip MCP Server carece de documentação detalhada e informações claras sobre prompts, recursos, ferramentas ou recursos avançados de MCP. Suas instruções de configuração são genéricas e não há evidências de capacidades avançadas de MCP. Com base nas tabelas acima, eu avaliaria este MCP com 2/10 em usabilidade geral e documentação.
Possui uma LICENSE | ⛔ (Nenhuma LICENSE detectada) |
---|---|
Possui ao menos uma ferramenta | ⛔ |
Número de Forks | 0 |
Número de Stars | 0 |
O Servidor Fingertip MCP é uma ponte que permite que assistentes de IA interajam dinamicamente com bancos de dados externos, sistemas de arquivos, APIs e serviços de terceiros, expandindo o alcance e a inteligência dos fluxos de trabalho orientados por IA.
Você pode configurar o Servidor Fingertip MCP em plataformas de desenvolvimento como Windsurf, Claude, Cursor ou Cline adicionando-o ao seu arquivo de configuração e reiniciando seu ambiente. Trechos de JSON detalhados são fornecidos para cada plataforma.
Você deve usar variáveis de ambiente para chaves de API e credenciais sensíveis. Em sua configuração, atribua as chaves usando a sintaxe `${API_KEY_ENV_VAR}` nas seções `env` e `inputs`.
Não, a documentação e o repositório atuais do Servidor Fingertip MCP não fornecem modelos de prompts, recursos ou ferramentas específicas.
Devido à documentação limitada e à ausência de recursos avançados, a pontuação geral de avaliação para o Servidor Fingertip MCP é 2 de 10.
Conecte seus agentes de IA a dados do mundo real, automatize tarefas e otimize o desenvolvimento usando o Servidor Fingertip MCP. Experimente com o FlowHunt ou integre ao seu ambiente de codificação favorito.
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