Servidor Firefly MCP

O que faz o Servidor “Firefly” MCP?

O Firefly MCP (Model Context Protocol) Server é um servidor baseado em TypeScript projetado para integração com a plataforma Firefly, permitindo a conexão integrada entre assistentes de IA e seus ambientes Cloud e SaaS. Seu principal papel é permitir que clientes de IA descubram, gerenciem e codifiquem recursos de contas conectadas, como AWS ou outros provedores de nuvem. Ao expor funcionalidades de descoberta e codificação de recursos, o Firefly MCP potencializa fluxos de trabalho orientados por IA para tarefas como gestão e automação de infraestrutura. O servidor suporta autenticação segura e foi construído para fácil integração com ferramentas de desenvolvimento, incluindo Claude e Cursor, aumentando a produtividade do desenvolvedor ao permitir consultas em linguagem natural e geração de Infraestrutura como Código.

Lista de Prompts

• Nenhum template de prompt explícito está documentado no repositório.

Lista de Recursos

• Descoberta de Recursos: Expõe todos os recursos das suas contas Cloud e SaaS conectadas para consultas assistidas por IA.
• Codificação de Recursos: Permite que os recursos descobertos sejam representados como Infraestrutura como Código (por exemplo, templates Terraform).
• Autenticação Segura: Utiliza chaves de acesso para interagir com segurança com recursos gerenciados pelo Firefly.

Lista de Ferramentas

• Nenhuma ferramenta explícita está listada nos arquivos do repositório (como server.py ou arquivo TypeScript equivalente).

Casos de Uso deste Servidor MCP

• Descoberta de Recursos em Nuvem: Consulte e liste todos os recursos (por exemplo, instâncias EC2) nas suas contas AWS e outras contas em nuvem por meio de linguagem natural.
• Geração de Infraestrutura como Código: Codifique automaticamente recursos descobertos em formatos Terraform ou outros IaC, economizando tempo de engenharia.
• Gestão Multi-Nuvem Segura: Gerencie recursos em múltiplos provedores de nuvem e SaaS com autenticação unificada e segura.
• Integração com Ferramentas de Desenvolvimento de IA: Use Cursor, Claude ou ferramentas similares para aproveitar as capacidades do Firefly MCP nos seus fluxos de desenvolvimento.
• Automação de Tarefas de Infraestrutura: Permita que agentes de IA automatizem tarefas repetitivas de gestão de infraestrutura, melhorando a eficiência e reduzindo erros.

Como configurar

Windsurf

1. Certifique-se de que Node.js (v14+) e npm/yarn estão instalados.
2. Gere as chaves de acesso Firefly em sua conta Firefly.
3. Instale o servidor MCP usando npx:

   npx @fireflyai/firefly-mcp
   

4. Atualize sua configuração mcp.json:

   {
     "mcpServers": {
       "firefly": {
         "command": "npx",
         "args": ["-y", "@fireflyai/firefly-mcp"],
         "env": {
           "FIREFLY_ACCESS_KEY": "your_access_key",
           "FIREFLY_SECRET_KEY": "your_secret_key"
         }
       }
     }
   }
   

5. Salve as alterações e reinicie o Windsurf se necessário.

Claude

1. Pré-requisitos: Node.js (v14+) e chaves de acesso Firefly.
2. Inicie o servidor MCP:

   npx @fireflyai/firefly-mcp --sse --port 6001
   

3. Adicione à sua configuração do Claude:

   {
     "mcpServers": {
       "firefly": {
         "url": "http://localhost:6001/sse"
       }
     }
   }
   

4. Salve e reinicie o Claude. Verifique a integração.

Cursor

1. Instale o Node.js e obtenha as credenciais Firefly.
2. Execute o servidor conforme descrito acima.
3. No Cursor, conecte ao servidor MCP conforme a documentação do Protocolo de Contexto de Modelo do Cursor.
4. Exemplo de configuração:

   {
     "mcpServers": {
       "firefly": {
         "url": "http://localhost:6001/sse"
       }
     }
   }
   

5. Utilize a extensão do Cursor para interagir com o Firefly MCP.

Cline

1. Configure o Node.js e as credenciais Firefly.
2. Inicie o servidor MCP:

   npx @fireflyai/firefly-mcp --sse --port 6001
   

3. No arquivo de configuração (mcp.json), adicione:

   {
     "mcpServers": {
       "firefly": {
         "url": "http://localhost:6001/sse"
       }
     }
   }
   

4. Salve e reinicie o Cline para aplicar as alterações.

Segurança das Chaves de API

Sempre mantenha suas chaves de acesso em segredo e prefira variáveis de ambiente para as credenciais:

{
  "mcpServers": {
    "firefly": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@fireflyai/firefly-mcp"],
      "env": {
        "FIREFLY_ACCESS_KEY": "your_access_key",
        "FIREFLY_SECRET_KEY": "your_secret_key"
      }
    }
  }
}

Como usar este MCP dentro dos fluxos

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:

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

Uma vez configurado, o agente de IA poderá utilizar este MCP como uma ferramenta com acesso a todas as suas funções e recursos. Lembre-se de alterar “firefly” pelo nome real do seu servidor MCP e substituir a URL pela URL do seu próprio servidor MCP.

Visão Geral

Com base na documentação disponível e na estrutura do repositório, o Firefly MCP oferece uma boa visão geral, orientações de segurança e integração de recursos, mas carece de detalhes sobre templates de prompt, ferramentas, roots e recursos de amostragem. Assim, é funcional, mas não totalmente documentado quanto à amplitude das capacidades MCP.

Nossa opinião

Pontuação MCP: 5/10
O Firefly MCP cobre o básico para configuração, uso e integração de recursos com documentação clara e licença permissiva, mas carece de recursos avançados de MCP e suporte detalhado a ferramentas/prompts em seu repositório público.

Pontuação MCP