Integração do Servidor MCP-PIF

O que faz o servidor MCP-PIF?

O servidor MCP-PIF (Model Context Protocol - Personal Intelligence Framework) é uma implementação prática do Model Context Protocol (MCP) projetada para facilitar a colaboração significativa entre humanos e IA. Atuando como uma ponte, o MCP-PIF permite que assistentes de IA se conectem a fontes de dados externas estruturadas e serviços, suportando fluxos de desenvolvimento como gestão de workspace, registro de projetos e raciocínio estruturado. Sua função principal é expor ferramentas e recursos—como navegação no sistema de arquivos, sistemas de registro e utilitários de raciocínio—aos clientes de IA, capacitando-os a executar tarefas como manipulação de arquivos, anotações persistentes e desenvolvimento de insights estruturados. Ao fornecer essa interface padronizada, o MCP-PIF aprimora a produtividade orientada por IA e permite integração fluida com ambientes de desenvolvimento.

Lista de Prompts

Nenhum modelo de prompt específico foi encontrado no repositório ou na documentação.

Lista de Recursos

Nenhuma definição explícita de recurso foi encontrada no repositório ou na documentação.

Lista de Ferramentas

• Operações no Sistema de Arquivos
  Ferramentas para navegação e gerenciamento do contexto do workspace:

  • pwd: Mostrar diretório atual
  • cd: Mudar de diretório
  • read: Ler conteúdo de arquivos
  • write: Escrever em um arquivo
  • mkdir: Criar um diretório
  • delete: Excluir arquivos ou diretórios
  • move: Mover arquivos ou diretórios
  • rename: Renomear arquivos ou diretórios

• Ferramentas de Raciocínio
  Permitem desenvolvimento de pensamento estruturado e insights:

  • reason: Desenvolver insights conectados ligando pensamentos
  • think: Criar espaços para contemplação e raciocínio temporal

• Sistema de Registro (Journal)
  Mantém a continuidade e documenta o conhecimento:

  • journal_create: Criar novas entradas de registro
  • journal_read: Ler e explorar padrões no registro

Casos de Uso deste Servidor MCP

• Gerenciamento de Arquivos do Workspace
  Desenvolvedores podem usar assistentes de IA para navegar por diretórios de projetos, ler e escrever arquivos, criar novas pastas e organizar o workspace, otimizando tarefas diárias.

• Registro de Projetos
  A IA pode documentar o desenvolvimento de projetos, manter logs e extrair padrões das entradas de registro, apoiando a continuidade do conhecimento e a análise retrospectiva.

• Raciocínio Estruturado e Desenvolvimento de Insights
  As ferramentas de raciocínio ajudam IA e usuários a construir cadeias de pensamento, modelar ideias de projetos e desenvolver insights conectados para resolução de problemas complexos.

• Exploração de Bases de Código
  Ao habilitar a navegação em diretórios e leitura de arquivos, desenvolvedores podem usar o servidor MCP-PIF para explorar novas bases de código, pesquisar arquivos relevantes e entender a estrutura do projeto de forma eficiente.

• Sincronização de Workspace Multiplataforma
  O MCP-PIF pode ser configurado e utilizado em Windows, macOS e Linux, garantindo fluxos de trabalho consistentes e disponibilidade de ferramentas para equipes em diferentes sistemas.

Como configurar

Windsurf

1. Pré-requisitos: Certifique-se de que o Node.js 18+ e o npm estão instalados.
2. Clone o Repositório:

   git clone https://github.com/hungryrobot1/MCP-PIF
   cd mcp-pif
   npm install
   

3. Construa o Servidor:

   npm run build
   

4. Edite a Configuração:
   Defina variáveis de ambiente para a raiz do workspace ou configuração conforme necessário.
5. Adicione à Configuração do Windsurf:

   {
     "mcpServers": {
       "mcp-pif": {
         "command": "node",
         "args": ["path/to/your/mcp-pif/build/index.js"],
         "cwd": "path/to/your/mcp-pif",
         "env": {}
       }
     }
   }
   

6. Reinicie e Verifique:
   Reinicie o Windsurf e confirme que o “mcp-pif” está disponível.

Claude

1. Pré-requisitos: Instale o Node.js 18+, npm e TypeScript 5.0+.
2. Clone e Instale:

   git clone https://github.com/hungryrobot1/MCP-PIF
   cd mcp-pif
   npm install
   npm run build
   

3. Configure o Cliente Desktop Claude:
   • Localize claude_desktop_config.json e adicione:

     {
       "mcpServers": {
         "mcp-pif": {
           "command": "node",
           "args": ["path/to/your/mcp-pif/build/index.js"],
           "cwd": "path/to/your/mcp-pif",
           "env": {}
         }
       }
     }
     

4. Reinicie o Cliente Claude:
   Inicie ou reinicie, selecione “mcp-pif” como o servidor.
5. Verifique a Configuração:
   Inicie um novo chat e certifique-se de que o servidor conecta.

Cursor

1. Instale os Pré-requisitos: Node.js 18+, npm, TypeScript.
2. Clone & Instale:

   git clone https://github.com/hungryrobot1/MCP-PIF
   cd mcp-pif
   npm install
   npm run build
   

3. Atualize a Configuração do Cursor:

   {
     "mcpServers": {
       "mcp-pif": {
         "command": "node",
         "args": ["path/to/your/mcp-pif/build/index.js"],
         "cwd": "path/to/your/mcp-pif",
         "env": {}
       }
     }
   }
   

4. Reinicie o Cursor:
   Reinicie o aplicativo e verifique a disponibilidade do servidor.

Cline

1. Instale as Dependências: Node.js 18+, npm, TypeScript.
2. Clone & Construa:

   git clone https://github.com/hungryrobot1/MCP-PIF
   cd mcp-pif
   npm install
   npm run build
   

3. Configure o Cline:

   {
     "mcpServers": {
       "mcp-pif": {
         "command": "node",
         "args": ["path/to/your/mcp-pif/build/index.js"],
         "cwd": "path/to/your/mcp-pif",
         "env": {}
       }
     }
   }
   

4. Reinicie & Verifique:
   Reinicie o Cline para confirmar que o “mcp-pif” está ativo.

Protegendo Chaves de API

Para proteger chaves ou credenciais sensíveis, defina-as via variáveis de ambiente na configuração:

{
  "mcpServers": {
    "mcp-pif": {
      "command": "node",
      "args": ["path/to/your/mcp-pif/build/index.js"],
      "cwd": "path/to/your/mcp-pif",
      "env": {
        "MY_SECRET_KEY": "${MY_SECRET_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "api_key": "${MY_SECRET_KEY}"
      }
    }
  }
}

Como usar este MCP em fluxos

Usando o MCP no FlowHunt

Para integrar servidores MCP ao seu fluxo 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 MCP do sistema, insira os detalhes do seu servidor MCP usando este formato JSON:

{
  "mcp-pif": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/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 “mcp-pif” para o nome real do seu servidor MCP e substituir a URL pela URL do seu servidor MCP.

Visão Geral

Com base na documentação e código disponíveis, o MCP-PIF oferece um conjunto robusto de ferramentas essenciais e boas instruções de configuração, mas está faltando modelos de prompt claros, listagens de recursos e recursos MCP avançados como sampling e suporte a roots. No geral, esta implementação é sólida para tarefas fundamentais, mas pode ser aprimorada em documentação para o usuário e recursos avançados do protocolo.

Pontuação MCP

Nota geral: 6/10

O MCP-PIF é um ponto de partida forte para gestão de workspace e raciocínio baseados em MCP, com código e configuração claros, mas carece de definições detalhadas de prompt e recursos, além de documentação de recursos MCP avançados.