
Serverul EdgeOne Pages MCP
Serverul EdgeOne Pages MCP permite implementarea rapidă și automată a fișierelor HTML, a folderelor sau a arhivelor zip ca site-uri statice pe EdgeOne Pages, cu...
Integrează serverul Edgee MCP în FlowHunt pentru a automatiza și gestiona organizații, proiecte, utilizatori și componente cu instrumente puternice pentru dezvoltatori și automatizarea fluxurilor de lucru.
Serverul Edgee MCP conectează asistenții AI și agenții bazați pe LLM cu API-ul Edgee, permițând management avansat al organizațiilor, proiectelor, componentelor și utilizatorilor în cadrul fluxurilor de lucru pentru dezvoltatori. Folosind Model Context Protocol (MCP), serverul Edgee MCP permite clienților să realizeze acțiuni precum gestionarea organizațiilor, administrarea proiectelor și a domeniilor/componentelor acestora, precum și administrarea utilizatorilor și a tokenurilor API. Această integrare eficientizează operațiuni precum interogări de baze de date, managementul fișierelor și interacțiuni cu API-ul, oferind dezvoltatorilor posibilitatea de a automatiza eficient și de a controla programatic diverse aspecte ale resurselor Edgee.
Nu există șabloane de prompt documentate în acest depozit.
Nu există resurse MCP explicite documentate în acest depozit.
npm install -g @edgee/mcp-server-edgee
windsurf.config.json
).{
"mcpServers": {
"edgee": {
"command": "npx",
"args": ["@edgee/mcp-server-edgee"]
}
}
}
Folosește variabile de mediu pentru credențiale sensibile:
{
"mcpServers": {
"edgee": {
"command": "npx",
"args": ["@edgee/mcp-server-edgee"],
"env": {
"EDGEE_API_TOKEN": "YOUR_TOKEN"
}
}
}
}
npm install -g @edgee/mcp-server-edgee
claude_desktop_config.json
:{
"mcpServers": {
"edgee": {
"command": "npx",
"args": ["@edgee/mcp-server-edgee"]
}
}
}
{
"mcpServers": {
"edgee": {
"command": "npx",
"args": ["@edgee/mcp-server-edgee"],
"env": {
"EDGEE_API_TOKEN": "YOUR_TOKEN"
}
}
}
}
npm install -g @edgee/mcp-server-edgee
cursor.config.json
).{
"mcpServers": {
"edgee": {
"command": "npx",
"args": ["@edgee/mcp-server-edgee"]
}
}
}
{
"mcpServers": {
"edgee": {
"command": "npx",
"args": ["@edgee/mcp-server-edgee"],
"env": {
"EDGEE_API_TOKEN": "YOUR_TOKEN"
}
}
}
}
npm install -g @edgee/mcp-server-edgee
cline.config.json
.{
"mcpServers": {
"edgee": {
"command": "npx",
"args": ["@edgee/mcp-server-edgee"]
}
}
}
{
"mcpServers": {
"edgee": {
"command": "npx",
"args": ["@edgee/mcp-server-edgee"],
"env": {
"EDGEE_API_TOKEN": "YOUR_TOKEN"
}
}
}
}
Utilizarea MCP în FlowHunt
Pentru a integra servere MCP în fluxul tău FlowHunt, începe prin a adăuga componenta MCP în flow-ul tău și conecteaz-o la agentul AI:
Apasă pe componenta MCP pentru a deschide panoul de configurare. În secțiunea de configurare MCP a sistemului, inserează detaliile serverului MCP folosind acest format JSON:
{
"edgee": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
}
}
După configurare, agentul AI poate folosi acest MCP ca unealtă cu acces la toate funcțiile și capabilitățile sale. Nu uita să schimbi “edgee” cu numele real al serverului tău MCP (ex: “github-mcp”, “weather-api”, etc.) și să înlocuiești URL-ul cu cel al serverului tău MCP.
Secțiune | Disponibilitate | Detalii/Note |
---|---|---|
Prezentare generală | ✅ | Prezentarea se găsește în README.md |
Listă de prompturi | ⛔ | Nu există șabloane de prompt documentate |
Listă de resurse | ⛔ | Nu există resurse MCP explicite |
Listă de unelte | ✅ | Lista completă de unelte este prezentă în README.md |
Securizarea cheilor API | ✅ | Utilizarea variabilelor de mediu este prezentată în instrucțiuni |
Suport pentru sampling (mai puțin important) | ⛔ | Nu se menționează sampling |
Pe baza tabelului de mai sus, serverul Edgee MCP oferă un suport solid pentru unelte și instrucțiuni clare de configurare, dar nu conține prompturi documentate, primitive de resurse sau suport pentru sampling/roots. Documentația este utilă, dar ar putea fi mai completă privind funcționalitățile MCP specifice.
Scor MCP: 5/10
Serverul Edgee MCP oferă integrare solidă de unelte și configurare clară pentru mai multe platforme, dar îi lipsesc șabloane de prompt, descrieri de resurse și funcționalități MCP avansate precum roots și sampling, care i-ar spori utilitatea și interoperabilitatea.
Are LICENSE | ✅ (Apache-2.0) |
---|---|
Are cel puțin o unealtă | ✅ |
Număr de Fork-uri | 1 |
Număr de Stele | 0 |
Serverul Edgee MCP conectează asistenții AI și agenții LLM cu API-ul Edgee, permițând dezvoltatorilor să automatizeze managementul organizațiilor, proiectelor, componentelor și utilizatorilor prin Model Context Protocol (MCP).
Este ideal pentru automatizarea managementului organizațiilor și proiectelor, operațiunilor pe ciclul de viață al componentelor, administrarea utilizatorilor și accesului, precum și pentru automatizarea securizată a încărcării de fișiere—mai ales în contexte de dezvoltare și fluxuri AI.
Instalează serverul global cu npm și adaugă configurația în fișierul de configurare al clientului tău. Folosește variabile de mediu pentru a gestiona în siguranță tokenurile API, așa cum este arătat în instrucțiunile de configurare de mai sus.
Oferă management organizațional, operațiuni pe proiecte și domenii, publicare și versionare de componente, invitații utilizatori, management de tokenuri API și capabilități de încărcare securizată a fișierelor.
În prezent, serverul Edgee MCP nu documentează șabloane de prompt sau resurse MCP explicite, concentrându-se în schimb pe integrarea robustă a uneltelor și automatizarea fluxurilor.
Tokenurile API trebuie stocate mereu ca variabile de mediu în configurație pentru a preveni expunerea accidentală și pentru a menține automatizarea sigură.
Împuternicește-ți fluxurile AI prin integrarea serverului Edgee MCP pentru un management fără întreruperi al organizațiilor, proiectelor și utilizatorilor. Începe automatizarea operațiunilor de dezvoltare chiar azi.
Serverul EdgeOne Pages MCP permite implementarea rapidă și automată a fișierelor HTML, a folderelor sau a arhivelor zip ca site-uri statice pe EdgeOne Pages, cu...
Serverul ModelContextProtocol (MCP) acționează ca o punte între agenții AI și sursele externe de date, API-uri și servicii, permițând utilizatorilor FlowHunt să...
Azure DevOps MCP Server acționează ca o punte între cererile în limbaj natural și API-ul REST Azure DevOps, permițând asistenților AI și instrumentelor să autom...