tsuki_mcp_filesystem_server Servidor MCP

O que faz o servidor MCP “tsuki_mcp_filesystem_server”?

O tsuki_mcp_filesystem_server é um servidor personalizado compatível com o Model Context Protocol (MCP), projetado para facilitar a busca e abertura de arquivos no sistema de arquivos local. Desenvolvido para integração com o Agent SDK da OpenAI, ele expõe recursos do sistema de arquivos via MCP, permitindo que assistentes e agentes de IA consultem, listem e acessem arquivos dentro de um diretório especificado na máquina hospedeira. Os principais recursos incluem detecção automática de tipo MIME e configuração flexível por meio de variáveis de ambiente. Ao suportar o método resources/list, este servidor permite fluxos de desenvolvimento que exigem descoberta ou gerenciamento programático de arquivos, possibilitando que ferramentas baseadas em IA interajam com arquivos locais de forma padronizada e segura.

Lista de Prompts

Não há modelos de prompts mencionados no repositório.

Lista de Recursos

• Recurso do Sistema de Arquivos
  Fornece acesso a arquivos do sistema de arquivos local, permitindo que clientes busquem e listem arquivos em um diretório especificado.
• resources/list
  Um endpoint que recupera uma lista de arquivos no diretório alvo, expondo-os como recursos para clientes de IA.

Lista de Ferramentas

• resources/list
  Ferramenta que permite listar arquivos no diretório local configurado, tornando-os disponíveis para ações posteriores dos clientes.

Casos de Uso deste Servidor MCP

• Descoberta Local de Arquivos
  Desenvolvedores podem usar o servidor para descobrir e listar arquivos programaticamente em um diretório alvo, auxiliando nas tarefas de gerenciamento de arquivos.
• Contexto de Arquivos para LLMs
  Permite que grandes modelos de linguagem e agentes de IA recuperem listagens de arquivos locais, que podem ser usados como contexto para análise de código ou tarefas de documentação.
• Integração com Agent SDK
  Funciona perfeitamente com o Agent SDK da OpenAI, permitindo que agentes utilizem capacidades de busca como parte de fluxos de automação mais amplos.
• Detecção Automática de Tipo MIME
  Detecta automaticamente os tipos MIME dos arquivos, útil para processamento ou filtragem conforme o tipo.

Como configurar

Windsurf

1. Pré-requisitos:
   Certifique-se de que Python e pip estão instalados.
2. Clone o repositório:
   git clone https://github.com/yuutotsuki/tsuki_mcp_filesystem_server.git
3. Instale as dependências:
   pip install -r requirements.txt
4. Configure o ambiente:
   Copie .env.example para .env e edite ROOT_PATH, HOST, PORT e LOG_LEVEL.
5. Registre no Windsurf:
   Adicione as informações do servidor à configuração MCP do Windsurf.

Exemplo de JSON:

{
  "mcpServers": {
    "tsuki_mcp_filesystem": {
      "command": "python",
      "args": ["main.py"]
    }
  }
}

Protegendo chaves de API:

{
  "env": {
    "ROOT_PATH": "/caminho/para/seu/diretorio/de/busca"
  },
  "inputs": {}
}

Claude

1. Pré-requisitos:
   Instale Python e dependências como acima.
2. Configure o ambiente:
   Edite o .env com o seu diretório.
3. Integre ao Claude:
   Adicione a configuração do servidor MCP às configurações do Claude.
4. Inicie o servidor:
   python main.py
5. Verifique a conexão:
   Certifique-se de que o Claude reconhece o servidor MCP.

Exemplo de JSON:

{
  "mcpServers": {
    "tsuki_mcp_filesystem": {
      "command": "python",
      "args": ["main.py"]
    }
  }
}

Protegendo chaves de API:

{
  "env": {
    "ROOT_PATH": "/caminho/para/seu/diretorio/de/busca"
  },
  "inputs": {}
}

Cursor

1. Clone e instale:
   Clone o repositório e instale os requisitos.
2. Configure o ambiente:
   Copie e edite o .env.
3. Configure o Cursor:
   Adicione o servidor MCP à configuração do Cursor.
4. Execute o servidor:
   python main.py
5. Reinicie o Cursor e verifique:
   Confirme que o MCP foi reconhecido.

Exemplo de JSON:

{
  "mcpServers": {
    "tsuki_mcp_filesystem": {
      "command": "python",
      "args": ["main.py"]
    }
  }
}

Protegendo chaves de API:

{
  "env": {
    "ROOT_PATH": "/caminho/para/seu/diretorio/de/busca"
  },
  "inputs": {}
}

Cline

1. Instale os requisitos:
   Como acima.
2. Configure o .env:
   Defina ROOT_PATH, HOST e PORT.
3. Adicione ao Cline:
   Registre o servidor MCP na configuração do Cline.
4. Inicie o servidor:
   python main.py
5. Verifique a operação:
   Valide a visibilidade do servidor MCP.

Exemplo de JSON:

{
  "mcpServers": {
    "tsuki_mcp_filesystem": {
      "command": "python",
      "args": ["main.py"]
    }
  }
}

Protegendo chaves de API:

{
  "env": {
    "ROOT_PATH": "/caminho/para/seu/diretorio/de/busca"
  },
  "inputs": {}
}

Como usar este MCP em fluxos

Usando MCP no FlowHunt

Para integrar servidores MCP ao seu fluxo de trabalho no 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:

{
  "tsuki_mcp_filesystem": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://seumcpserver.exemplo/caminhoparamcp/url"
  }
}

Após configurar, o agente de IA poderá utilizar este MCP como uma ferramenta com acesso a todas as suas funções e capacidades. Lembre-se de alterar “tsuki_mcp_filesystem” para o nome real do seu servidor MCP e substitua a URL pela URL do seu servidor MCP.

Visão Geral

Com base nas informações presentes, o tsuki_mcp_filesystem_server é um servidor MCP minimalista e focado para busca local em sistema de arquivos. Ele provê recursos essenciais e oferece configuração clara, mas carece de primitivas MCP avançadas como prompts, roots ou suporte a amostragem. Sua utilidade é alta para casos de uso especializados, mas aplicações mais amplas exigiriam mais funcionalidades.

Pontuação MCP