
Serverul Todos MCP
Serverul Todos MCP este o aplicație open-source de tip listă de sarcini cu suport pentru Model Context Protocol (MCP), care permite asistenților AI și chatbot-u...
Integrează căutarea ultra-rapidă a fișierelor și dosarelor, bazată pe AI, în fluxurile tale de automatizare, cu suport specific pentru Windows, macOS și Linux.
Everything Search MCP Server este un server Model Context Protocol (MCP) multiplatformă, conceput pentru a oferi capabilități rapide și eficiente de căutare a fișierelor pentru asistenți AI și dezvoltatori. Prin conectarea agenților AI la instrumentele de căutare la nivel de sistem, permite interogări de fișiere și dosare în limbaj natural pe sistemele Windows, macOS și Linux. Pe Windows, folosește puternicul Everything SDK; pe macOS, utilizează baza de date Spotlight prin mdfind
; iar pe Linux, se integrează cu locate
sau plocate
. Astfel, fluxurile AI pot afișa rapid metadatele fișierelor, localiza resurse sau automatiza sarcini bazate pe căutare ca parte a unor procese mai ample de dezvoltare sau automatizare. Everything Search MCP Server crește productivitatea prin facilitarea accesului la căutarea contextuală, profundă, pentru LLM-uri și instrumente de dezvoltare.
Nu există șabloane explicite de prompt specificate în documentația sau fișierele din depozit.
Nu sunt menționate explicit resurse MCP în documentația sau fișierele disponibile.
query
: Șirul de interogare necesar pentru căutare (sintaxă specifică platformei)max_results
: Limită pentru numărul de rezultate (implicit: 100, maxim: 1000)match_path
: Potrivește pe întregul path (implicit: false)match_case
: Căutare sensibilă la majuscule (implicit: false)match_whole_word
: Potrivire doar pe cuvinte întregi (implicit: false)match_regex
: Căutare cu regex (implicit: false)sort_by
: Opțiuni de sortare (nume fișier, cale, dimensiune, extensie, dată creare/modificare etc.)Exemplu de configurare:
{
"mcpServers": {
"everything-search": {
"command": "python",
"args": ["-m", "src.mcp_server_everything_search"]
}
}
}
Exemplu de configurare:
{
"mcpServers": {
"everything-search": {
"command": "python",
"args": ["-m", "src.mcp_server_everything_search"]
}
}
}
Exemplu de configurare:
{
"mcpServers": {
"everything-search": {
"command": "python",
"args": ["-m", "src.mcp_server_everything_search"]
}
}
}
Exemplu de configurare:
{
"mcpServers": {
"everything-search": {
"command": "python",
"args": ["-m", "src.mcp_server_everything_search"]
}
}
}
Pentru a securiza datele sensibile sau cheile API, folosește variabile de mediu în configurația MCP:
{
"mcpServers": {
"everything-search": {
"command": "python",
"args": ["-m", "src.mcp_server_everything_search"],
"env": {
"SOME_API_KEY": "${SOME_API_KEY}"
},
"inputs": {
"api_key": "${SOME_API_KEY}"
}
}
}
}
Notă: Înlocuiește
"SOME_API_KEY"
cu numele real al variabilei de mediu cerut de configurația ta.
Utilizarea MCP în FlowHunt
Pentru a integra serverele MCP în fluxul tău FlowHunt, începe prin a adăuga componenta MCP și conecteaz-o la agentul tău AI:
Fă clic pe componenta MCP pentru a deschide panoul de configurare. În secțiunea de configurare MCP de sistem, inserează detaliile serverului tău MCP folosind acest format JSON:
{
"everything-search": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
}
}
Odată configurat, agentul AI va putea folosi acest MCP ca instrument cu acces la toate funcțiile și capabilitățile lui. Nu uita să înlocuiești “everything-search” cu numele efectiv al serverului tău MCP și URL-ul cu adresa MCP a ta.
Secțiune | Disponibilitate | Detalii/Note |
---|---|---|
Prezentare generală | ✅ | Descriere generală și scop disponibile în README.md. |
Listă de Prompts | ⛔ | Nu au fost găsite șabloane explicite de prompt. |
Listă de Resurse | ⛔ | Nu sunt descrise resurse MCP explicite. |
Listă de Instrumente | ✅ | Instrumentul „search”, documentat în README.md. |
Securizarea cheilor API | ✅ | Utilizarea variabilelor de mediu descrisă în secțiunea de configurare. |
Suport pentru sampling (mai puțin relevant) | ⛔ | Nu există informații despre suport pentru sampling. |
Pe baza documentației disponibile, “Everything Search” MCP Server oferă claritate excelentă privind scopul și funcționalitatea instrumentului, dar nu include șabloane de prompt, resurse sau funcții MCP avansate precum sampling sau roots. Documentația este clară și serverul este activ întreținut. Per total, este o utilitate solidă pentru cazurile de căutare fișiere, dar nu un exemplu complet al tuturor capabilităților MCP.
Are o LICENȚĂ | ✅ (MIT) |
---|---|
Are cel puțin un instrument | ✅ |
Număr de Fork-uri | 18 |
Număr de Stele | 193 |
Este un server Model Context Protocol multiplatformă care permite asistenților AI și instrumentelor să efectueze căutări rapide de fișiere și dosare pe Windows, macOS și Linux folosind motoarele native de căutare ale sistemelor.
Windows (folosind Everything SDK), macOS (cu Spotlight prin mdfind) și Linux (cu locate sau plocate).
Poți specifica șiruri de interogare, limite pentru rezultate, sensibilitate la majuscule, potrivire pe cale, regex, potrivire pe cuvinte întregi și opțiuni de sortare (cum ar fi nume fișier, dimensiune sau dată).
Folosește variabile de mediu în configurația MCP pentru a stoca și injecta în siguranță informațiile sensibile, așa cum este detaliat în secțiunea de configurare.
Da! Adaugă componenta MCP în fluxul tău, configurează serverul Everything Search, iar agentul tău AI va putea declanșa căutări puternice în sistem ca parte a oricărei automatizări.
Crește-ți productivitatea cu Everything Search MCP Server—oferind putere de căutare sistemului tău AI și fluxurilor de automatizare, cu o căutare profundă și eficientă.
Serverul Todos MCP este o aplicație open-source de tip listă de sarcini cu suport pentru Model Context Protocol (MCP), care permite asistenților AI și chatbot-u...
Serverul MCP Elasticsearch face legătura între asistenții AI și clusterele Elasticsearch și OpenSearch, permițând căutare avansată, management al indexurilor și...
Serverul OpenSearch MCP permite integrarea fără efort a OpenSearch cu FlowHunt și alți agenți AI, oferind acces programatic la funcționalități de căutare, anali...