Servidor Fireproof MCP

O Servidor Fireproof MCP permite que agentes de IA armazenem, consultem e gerenciem documentos JSON estruturados de forma persistente, facilitando o desenvolvimento rápido e a integração de backend para aplicações impulsionadas por IA.

Servidor Fireproof MCP

O que faz o Servidor “Fireproof” MCP?

O Servidor Fireproof MCP (Model Context Protocol) atua como uma ponte entre assistentes de IA e um banco de dados Fireproof, possibilitando o armazenamento e a recuperação de documentos JSON de forma integrada por meio do uso de ferramentas LLM. Ele oferece uma maneira simples e eficaz de implementar operações CRUD (Criar, Ler, Atualizar, Excluir) e permite que documentos sejam consultados e ordenados por qualquer campo. Esse servidor aprimora fluxos de desenvolvimento de IA ao permitir que assistentes interajam programaticamente com dados persistentes, facilitando o gerenciamento de informações estruturadas, automatização de tarefas orientadas por dados e integração com ferramentas externas ou APIs. O Servidor Fireproof MCP é especialmente útil em cenários onde a IA precisa ler ou modificar dados em tempo real, sendo ideal para fluxos de desenvolvimento avançados e prototipagem.

Lista de Prompts

Nenhum template de prompt é mencionado no repositório.

Lista de Recursos

Nenhum recurso MCP explícito é descrito na documentação ou arquivos disponíveis.

Lista de Ferramentas

  • Operações CRUD: O servidor implementa operações básicas de Criar, Ler, Atualizar e Excluir para documentos JSON, permitindo que clientes de IA gerenciem seus próprios dados estruturados dentro do banco de dados Fireproof.
  • Consultar Documentos: Permite a consulta de documentos ordenados por qualquer campo, oferecendo flexibilidade para clientes de IA na recuperação e manipulação de dados.

Casos de Uso deste Servidor MCP

  • Armazenamento de Dados Persistentes para LLMs: Permite que assistentes de IA armazenem e recuperem documentos JSON estruturados como parte de seus fluxos de trabalho, como histórico de conversas, preferências de usuários ou estado da aplicação.
  • Prototipagem de Aplicações de IA: Construa e teste rapidamente aplicativos baseados em LLM que necessitam de armazenamento de backend sem precisar configurar uma infraestrutura de banco de dados completa.
  • Gerenciamento de Banco de Dados: Utilize o servidor para gerenciar, atualizar e consultar coleções de documentos para tarefas como gerenciamento de projetos, anotações ou controle de inventário.
  • Exploração de Código e Armazenamento de Metadados: Armazene e atualize metadados ou anotações relacionadas a bases de código, permitindo que agentes de IA acompanhem alterações no código, revisões ou documentação.
  • Integração com API: Funcione como um backend leve para integrar APIs externas que exigem armazenamento persistente ou registro de resultados.

Como configurar

Windsurf

  1. Certifique-se de que o Node.js está instalado e que o código do servidor Fireproof MCP foi baixado.
  2. Construa o servidor: npm install e npm build.
  3. Localize o arquivo de configuração do Windsurf (consulte a documentação do Windsurf).
  4. Adicione o servidor Fireproof MCP à configuração:
    {
      "mcpServers": {
        "fireproof": {
          "command": "/path/to/fireproof-mcp/build/index.js"
        }
      }
    }
    
  5. Salve o arquivo e reinicie o Windsurf.
  6. Verifique se o servidor está registrado na lista de servidores MCP.

Claude

  1. Baixe e construa o servidor Fireproof MCP: npm install depois npm build.
  2. Edite o arquivo de configuração do Claude:
    • No MacOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
    • No Windows: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json
  3. Adicione o seguinte JSON ao objeto mcpServers:
    {
      "mcpServers": {
        "fireproof": {
          "command": "/path/to/fireproof-mcp/build/index.js"
        }
      }
    }
    
  4. Salve e reinicie o Claude.
  5. Confirme que o Fireproof MCP está disponível.

Cursor

  1. Instale o Node.js e clone o repositório Fireproof MCP.
  2. Construa o servidor com npm install e npm build.
  3. Abra o arquivo de configuração de servidor MCP do Cursor.
  4. Adicione:
    {
      "mcpServers": {
        "fireproof": {
          "command": "/path/to/fireproof-mcp/build/index.js"
        }
      }
    }
    
  5. Salve e reinicie o Cursor.

Cline

  1. Certifique-se dos pré-requisitos (Node.js).
  2. Baixe e construa o Fireproof MCP: npm install, npm build.
  3. Acesse o arquivo de configuração MCP do Cline.
  4. Insira:
    {
      "mcpServers": {
        "fireproof": {
          "command": "/path/to/fireproof-mcp/build/index.js"
        }
      }
    }
    
  5. Salve, reinicie e verifique a configuração.

Protegendo Chaves de API

Nenhuma chave de API ou variável de ambiente é especificada no repositório. Se necessário, você pode proteger as chaves da seguinte forma:

{
  "mcpServers": {
    "fireproof": {
      "command": "/path/to/fireproof-mcp/build/index.js",
      "env": {
        "API_KEY": "${FIREPROOF_API_KEY}"
      },
      "inputs": {}
    }
  }
}

Como usar este MCP em fluxos

Usando MCP no FlowHunt

Para integrar servidores MCP ao seu fluxo no FlowHunt, comece adicionando o componente MCP ao seu fluxo e conectando-o ao seu agente de IA:

Fluxo MCP do FlowHunt

Clique no componente MCP para abrir o painel de configuração. Na seção de configuração do sistema MCP, insira os detalhes do seu servidor MCP usando este formato JSON:

{
  "fireproof": {
    "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 capacidades. Lembre-se de trocar “fireproof” pelo nome real do seu servidor MCP e substituir a URL pela URL do seu próprio servidor MCP.


Visão Geral

SeçãoDisponívelDetalhes/Notas
Visão GeralEncontrada no README
Lista de PromptsNenhum template mencionado
Lista de RecursosNão descrito
Lista de FerramentasOperações CRUD & consulta descritas
Protegendo Chaves de APINão descrito
Suporte a Amostragem (menos importante na avaliação)Não mencionado

Com base nestas tabelas, o Servidor de Banco de Dados Fireproof MCP é uma implementação MCP mínima, porém funcional. Ele cobre o básico (ferramentas CRUD e instruções de configuração), mas carece de templates de prompt explícitos, definições de recursos e recursos avançados como roots ou suporte a amostragem. Se você precisa de um armazenamento leve de documentos para LLMs, é um bom ponto de partida, mas mais documentação e capacidades melhorariam sua pontuação.


Pontuação MCP

Possui uma LICENSE
Possui pelo menos uma ferramenta
Número de Forks7
Número de Stars20

Avaliação geral: 5/10 – Cumpre o básico, é open source e oferece valor prático, mas falta completude na documentação e em recursos avançados do MCP.

Perguntas frequentes

O que é o Servidor Fireproof MCP?

O Servidor Fireproof MCP funciona como uma ponte entre assistentes de IA e o banco de dados Fireproof, permitindo o armazenamento persistente, recuperação e gerenciamento de documentos JSON. Ele possibilita operações CRUD integradas e consultas flexíveis para fluxos de trabalho orientados por IA.

O que posso fazer com o Fireproof MCP?

Você pode criar, ler, atualizar e excluir documentos estruturados, consultar por qualquer campo e integrar o gerenciamento de dados persistentes nos seus aplicativos baseados em LLM — ideal para armazenar histórico de conversas, preferências de usuário ou estado de aplicação.

Como faço para configurar o Servidor Fireproof MCP?

Construa o servidor com `npm install` e `npm build`, depois adicione-o ao arquivo de configuração do seu cliente MCP usando o trecho JSON fornecido. Reinicie seu cliente para registrar o servidor.

Existe um template de prompt ou lista de recursos?

Não há templates de prompt ou definições explícitas de recursos incluídos na documentação atual. O servidor fornece ferramentas CRUD e instruções de configuração.

Preciso de chaves de API para usar o Fireproof MCP?

Nenhuma chave de API ou variável de ambiente é exigida por padrão. Se necessário, você pode proteger variáveis sensíveis na configuração do MCP usando variáveis de ambiente.

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