Serverul MCP Fireproof

Ce face Serverul MCP “Fireproof”?

Serverul MCP Fireproof (Model Context Protocol) acționează ca o punte între asistenții AI și o bază de date Fireproof, permițând stocarea și regăsirea fără efort a documentelor JSON prin utilizarea uneltelor LLM. Oferă o modalitate simplă și eficientă de a implementa operațiuni CRUD (Creare, Citire, Actualizare, Ștergere) și permite interogarea și sortarea documentelor după orice câmp. Acest server îmbunătățește fluxurile de dezvoltare AI, permițând asistenților să interacționeze programatic cu date persistente, facilitând gestionarea informațiilor structurate, automatizarea sarcinilor bazate pe date și integrarea cu unelte sau API-uri externe. Serverul MCP Fireproof este deosebit de util în scenarii în care AI-ul trebuie să citească sau să modifice date din mers, susținând dezvoltarea avansată și prototiparea rapidă.

Listă de Prompt-uri

În depozit nu sunt menționate șabloane de prompt.

Listă de Resurse

Nu sunt descrise resurse MCP explicite în documentația sau fișierele disponibile.

Listă de Unelte

• Operațiuni CRUD: Serverul implementează operațiuni de bază Create, Read, Update și Delete pentru documente JSON, permițând clienților AI să gestioneze date structurate proprii în baza de date Fireproof.
• Interogare documente: Permite interogarea și sortarea documentelor după orice câmp, oferind flexibilitate în regăsirea și manipularea datelor pentru clienții AI.

Cazuri de utilizare ale acestui Server MCP

• Stocare persistentă de date pentru LLM-uri: Permite agenților AI să stocheze și să regăsească documente JSON structurate ca parte a fluxurilor lor de lucru, precum salvarea istoricului conversațiilor, preferințe de utilizator sau starea aplicației.
• Prototipare aplicații AI: Construiește și testează rapid aplicații bazate pe LLM care necesită stocare backend fără a configura o infrastructură completă de baze de date.
• Management de baze de date: Folosește serverul pentru a gestiona, actualiza și interoga colecții de documente pentru sarcini precum managementul proiectelor, luarea de notițe sau urmărirea inventarului.
• Explorarea codului și stocarea de metadate: Stochează și actualizează metadate sau adnotări legate de cod, permițând agenților AI să monitorizeze modificările de cod, notițe de revizuire sau documentație.
• Integrare API: Servește ca backend ușor pentru integrarea cu API-uri externe care necesită stocare persistentă sau logarea rezultatelor.

Cum se configurează

Windsurf

1. Asigură-te că Node.js este instalat și că ai descărcat codul serverului MCP Fireproof.
2. Construiește serverul: npm install și npm build.
3. Găsește fișierul de configurare Windsurf (vezi documentația Windsurf).
4. Adaugă serverul MCP Fireproof în configurație:

   {
     "mcpServers": {
       "fireproof": {
         "command": "/path/to/fireproof-mcp/build/index.js"
       }
     }
   }
   

5. Salvează fișierul și repornește Windsurf.
6. Verifică dacă serverul este înregistrat în lista serverelor MCP.

Claude

1. Descarcă și construiește serverul MCP Fireproof: npm install apoi npm build.
2. Editează fișierul de configurare Claude:
   • Pe MacOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
   • Pe Windows: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json
3. Adaugă următorul JSON în obiectul mcpServers:

   {
     "mcpServers": {
       "fireproof": {
         "command": "/path/to/fireproof-mcp/build/index.js"
       }
     }
   }
   

4. Salvează și repornește Claude.
5. Confirmă disponibilitatea Fireproof MCP.

Cursor

1. Instalează Node.js și clonează repository-ul Fireproof MCP.
2. Construiește serverul cu npm install și npm build.
3. Deschide fișierul de configurare pentru serverul MCP din Cursor.
4. Adaugă:

   {
     "mcpServers": {
       "fireproof": {
         "command": "/path/to/fireproof-mcp/build/index.js"
       }
     }
   }
   

5. Salvează și repornește Cursor.

Cline

1. Asigură-te că ai toate precondițiile (Node.js).
2. Descarcă și construiește Fireproof MCP: npm install, npm build.
3. Accesează fișierul de configurare MCP al Cline.
4. Inserează:

   {
     "mcpServers": {
       "fireproof": {
         "command": "/path/to/fireproof-mcp/build/index.js"
       }
     }
   }
   

5. Salvează, repornește și verifică setup-ul.

Securizarea cheilor API

Nu sunt specificate chei API sau variabile de mediu în depozit. Dacă este nevoie, poți securiza cheile astfel:

{
  "mcpServers": {
    "fireproof": {
      "command": "/path/to/fireproof-mcp/build/index.js",
      "env": {
        "API_KEY": "${FIREPROOF_API_KEY}"
      },
      "inputs": {}
    }
  }
}

Cum folosești acest MCP în fluxuri

Folosirea MCP în FlowHunt

Pentru a integra servere MCP în fluxul tău de lucru FlowHunt, începe prin a adăuga componenta MCP în flow și conecteaz-o la agentul tău AI:

Fă click pe componenta MCP pentru a deschide panoul de configurare. În secțiunea de configurare sistem MCP, inserează detaliile serverului MCP folosind acest format JSON:

{
  "fireproof": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Odată configurat, agentul AI poate folosi acest MCP ca unealtă, cu acces la toate funcțiile și capabilitățile sale. Nu uita să schimbi “fireproof” cu numele real al serverului MCP și să înlocuiești URL-ul cu adresa ta de MCP.

Prezentare generală

Pe baza acestor tabele, Serverul MCP Fireproof este o implementare MCP minimă, dar funcțională. Acoperă elementele de bază (unelte CRUD și instrucțiuni de setup), dar îi lipsesc șabloanele de prompt explicite, definițiile de resurse și funcționalități avansate precum roots sau sampling support. Dacă ai nevoie de un document store ușor pentru LLM-uri, este un punct de pornire solid, dar mai multă documentație și capabilități suplimentare i-ar crește scorul.

Scor MCP

Evaluare generală: 5/10 – Acoperă elementele de bază, este open source și oferă valoare practică, dar îi lipsesc documentația completă și funcționalitățile MCP avansate.