Serverul Firebase MCP

Ce face Serverul „Firebase” MCP?

Firebase MCP este un server Model Context Protocol (MCP) care permite asistenților AI să lucreze direct cu serviciile Firebase, facilitând dezvoltatorilor integrarea fluxurilor AI cu infrastructura backend. Expunând Firestore-ul Firebase (o bază de date de tip document), Storage (pentru managementul și încărcarea fișierelor) și Authentication (gestionare și verificare utilizatori) ca instrumente MCP, serverul oferă posibilitatea ca asistenții AI să execute sarcini precum interogarea bazelor de date, gestionarea fișierelor și administrarea autentificării utilizatorilor. Această integrare eficientizează fluxurile de dezvoltare, permițând agenților AI să interacționeze programatic cu resursele Firebase, să automatizeze sarcini repetitive și să ofere suport inteligent pentru aplicații fără a părăsi mediul de dezvoltare preferat.

Listă de Prompt-uri

Nu există șabloane explicite de prompt menționate în documentația sau fișierele repository-ului disponibile.

Listă de Resurse

Nu sunt listate primitive MCP explicite în documentația sau fișierele repository-ului disponibile.

Listă de Instrumente

• Firestore: Permite operațiuni asupra bazei de date de documente, precum citirea și scrierea în colecțiile Firestore.
• Storage: Oferă capabilități de management al fișierelor, inclusiv funcționalitate robustă de încărcare în Firebase Storage.
• Authentication: Permite operațiuni de gestionare și verificare a utilizatorilor prin Firebase Authentication.

Utilizări ale acestui Server MCP

• Gestionare baze de date: Folosește agenți AI pentru a automatiza operațiuni Firestore—precum interogări, actualizări sau ștergeri de documente—îmbunătățind eficiența sarcinilor backend.
• Gestionare fișiere: Simplifică încărcarea și descărcarea fișierelor în Firebase Storage, permițând agenților AI să gestioneze fluxuri media sau de documente.
• Gestionare utilizatori: Automatizează autentificarea, înregistrarea și verificarea utilizatorilor prin Firebase Authentication, reducând sarcinile administrative manuale.
• Automatizare CI/CD: Integrează serverul MCP în pipeline-urile de dezvoltare pentru a gestiona baze de date de test sau date de utilizatori în scenarii de testare automată.
• Asistenți AI contextuali: Îmbunătățește asistenții AI cu acces în timp real la datele Firebase, sporindu-le conștientizarea contextului pentru suport și depanare aplicație.

Cum se configurează

Windsurf

1. Asigură-te că ai instalat Node.js și un proiect Firebase cu acreditări de cont de serviciu.
2. Găsește fișierul de setări MCP pentru Windsurf.
3. Adaugă serverul Firebase MCP în configurație:

   {
     "mcpServers": {
       "firebase-mcp": {
         "command": "npx",
         "args": ["@gannonh/firebase-mcp@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Salvează fișierul și repornește Windsurf.
5. Verifică setarea prin prezența conexiunii Firebase MCP în lista de servere MCP.

Claude

1. Cerințe: Node.js și acreditări de proiect Firebase.
2. Deschide ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json.
3. Adaugă serverul Firebase MCP:

   {
     "mcpServers": {
       "firebase-mcp": {
         "command": "npx",
         "args": ["@gannonh/firebase-mcp@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Salvează modificările și repornește Claude Desktop.
5. Confirmă rularea Firebase MCP prin interfața Claude.

Cursor

1. Cerințe: Node.js și acreditări Firebase.
2. Găsește fișierul de configurare MCP pentru Cursor.
3. Adaugă intrarea pentru serverul Firebase MCP:

   {
     "mcpServers": {
       "firebase-mcp": {
         "command": "npx",
         "args": ["@gannonh/firebase-mcp@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Salvează și repornește Cursor.
5. Validează listând serverele MCP disponibile în Cursor.

Cline

1. Asigură-te că Node.js și acreditările Firebase sunt disponibile.
2. Deschide fișierul de configurare pentru Cline.
3. Inserează configurația Firebase MCP:

   {
     "mcpServers": {
       "firebase-mcp": {
         "command": "npx",
         "args": ["@gannonh/firebase-mcp@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Salvează și repornește Cline.
5. Verifică apariția Firebase MCP în lista activă de servere MCP.

Securizarea cheilor API

Stochează acreditările sensibile în variabile de mediu. Exemplu folosind env și inputs în JSON:

{
  "mcpServers": {
    "firebase-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["@gannonh/firebase-mcp@latest"],
      "env": {
        "FIREBASE_SERVICE_ACCOUNT": "path/to/your/serviceAccountKey.json"
      },
      "inputs": {
        "projectId": "your-firebase-project-id"
      }
    }
  }
}

Cum folosești acest MCP în fluxuri

Utilizarea MCP în FlowHunt

Pentru a integra serverele MCP în fluxul tău FlowHunt, începe prin a adăuga componenta MCP în flux și conectează-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 MCP folosind acest format JSON:

{
  "firebase-mcp": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

După configurare, agentul AI va putea folosi acest MCP ca instrument cu acces la toate funcțiile și capabilitățile sale. Nu uita să modifici “firebase-mcp” cu denumirea reală a serverului tău MCP și să înlocuiești URL-ul cu adresa serverului tău MCP.

Prezentare generală

Bazându-ne pe tabelele de mai sus, serverul Firebase MCP este foarte practic pentru integrarea asistenților AI cu Firebase, dar lipsește documentația detaliată privind șabloanele de prompt și primitivele de resurse MCP. Acoperirea principalelor instrumente Firebase este solidă, iar ghidul de configurare/securitate este prezent. Lipsa informațiilor despre sampling/rădăcini/resurse reduce ușor completitudinea.

Scor MCP