Litmus MCP Server

Ce face serverul „Litmus” MCP?

Litmus MCP (Model Context Protocol) Server este serverul oficial dezvoltat de Litmus Automation, care permite Modelelor de Limbaj de Mari Dimensiuni (LLM) și sistemelor inteligente să interacționeze fără întreruperi cu Litmus Edge pentru configurarea, monitorizarea și gestionarea dispozitivelor. Construit pe SDK-ul MCP și respectând specificația Model Context Protocol, Litmus MCP Server permite asistenților AI să se conecteze cu surse externe de date industriale și dispozitive IoT, îmbunătățind astfel fluxurile de dezvoltare. Acest server joacă un rol esențial în facilitarea sarcinilor precum interogarea datelor de la dispozitive, managementul de la distanță al acestora, monitorizarea în timp real și automatizarea fluxurilor de lucru, devenind un instrument puternic pentru soluții IoT industriale și automatizări inteligente.

Lista de Prompturi

Nu există șabloane de prompturi specifice menționate sau documentate în acest depozit.

Lista de Resurse

Nu sunt documentate resurse MCP explicite în depozit.

Lista de Instrumente

Nu au fost găsite definiții de instrumente în server.py sau fișiere echivalente din acest depozit.

Cazuri de utilizare pentru acest MCP Server

• Configurare dispozitive
  Utilizați Litmus MCP Server pentru a configura de la distanță dispozitive industriale conectate prin Litmus Edge, eficientizând implementarea și managementul în mai multe medii.
• Monitorizare în timp real
  Permiteți LLM-urilor și sistemelor inteligente să primească fluxuri de date și alerte în timp real de la dispozitivele edge, îmbunătățind timpii de răspuns operațional.
• Automatizare management dispozitive
  Automatizați sarcinile de management de rutină ale dispozitivelor, precum actualizări de firmware, verificări de stare și diagnosticare, reducând intervenția manuală și rata erorilor.
• Integrare în fluxuri de lucru
  Integrați capabilitățile MCP Server în fluxuri de lucru de automatizare mai ample, conectând datele și acțiunile de control ale dispozitivelor cu logica de business și instrumente de analiză.

Cum se configurează

Windsurf

1. Asigurați-vă că aveți instalate Node.js și Windsurf.
2. Deschideți fișierul de configurare Windsurf.
3. Adăugați Litmus MCP Server folosind următorul fragment JSON:

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

4. Salvați configurația și reporniți Windsurf.
5. Verificați instalarea prin interfața Windsurf.

Exemplu de securizare a cheilor API

"mcpServers": {
  "litmus-mcp": {
    "command": "npx",
    "args": ["@litmus/mcp-server@latest"],
    "env": {
      "LITMUS_API_KEY": "${LITMUS_API_KEY}"
    },
    "inputs": {
      "apiKey": "${LITMUS_API_KEY}"
    }
  }
}

Claude

1. Instalați Node.js și configurați Claude.
2. Localizați fișierul de configurare Claude.
3. Introduceți Litmus MCP Server sub mcpServers:

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

4. Salvați modificările și reporniți Claude.
5. Verificați disponibilitatea serverului din interfața Claude.

Exemplu de securizare a cheilor API

"mcpServers": {
  "litmus-mcp": {
    "command": "npx",
    "args": ["@litmus/mcp-server@latest"],
    "env": {
      "LITMUS_API_KEY": "${LITMUS_API_KEY}"
    },
    "inputs": {
      "apiKey": "${LITMUS_API_KEY}"
    }
  }
}

Cursor

1. Asigurați-vă că Node.js și Cursor sunt instalate.
2. Editați fișierul de configurare Cursor.
3. Adăugați următoarea configurație:

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

4. Salvați fișierul și reporniți Cursor.
5. Confirmați conexiunea cu serverul MCP în Cursor.

Exemplu de securizare a cheilor API

"mcpServers": {
  "litmus-mcp": {
    "command": "npx",
    "args": ["@litmus/mcp-server@latest"],
    "env": {
      "LITMUS_API_KEY": "${LITMUS_API_KEY}"
    },
    "inputs": {
      "apiKey": "${LITMUS_API_KEY}"
    }
  }
}

Cline

1. Asigurați-vă că aveți instalate Node.js și Cline.
2. Deschideți configurația Cline.
3. Introduceți configurația Litmus MCP Server:

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

4. Salvați fișierul de configurare și reporniți Cline.
5. Validați instalarea folosind interfața Cline.

Exemplu de securizare a cheilor API

"mcpServers": {
  "litmus-mcp": {
    "command": "npx",
    "args": ["@litmus/mcp-server@latest"],
    "env": {
      "LITMUS_API_KEY": "${LITMUS_API_KEY}"
    },
    "inputs": {
      "apiKey": "${LITMUS_API_KEY}"
    }
  }
}

Cum se utilizează acest MCP în fluxuri

Utilizarea MCP în FlowHunt

Pentru a integra servere MCP în fluxul FlowHunt, începeți prin a adăuga componenta MCP în flux și a o conecta la agentul AI:

Faceți clic pe componenta MCP pentru a deschide panoul de configurare. În secțiunea de configurare MCP de sistem, introduceți detaliile serverului MCP folosind acest format JSON:

{
  "litmus-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 uitați să înlocuiți "litmus-mcp" cu numele real al serverului MCP și URL-ul cu cel al serverului MCP propriu.

Prezentare generală

O analiză atentă a acestui depozit arată că, deși instrucțiunile de configurare și integrare sunt clare, iar cazurile de utilizare sunt bine definite, în prezent nu există documentație sau cod care să detalieze șabloane de prompt, resurse MCP explicite sau implementări de instrumente.

Opinia noastră

Acest server MCP este bine documentat pentru configurare și integrare, în special pentru scenarii IoT industrial. Totuși, comparativ cu servere mai bogate în funcționalități, momentan îi lipsesc detalii legate de șabloane de prompt, expunere de resurse și instrumente executabile, care sunt primitive cheie MCP. Astfel, deși este puternic pentru managementul dispozitivelor și automatizare, dezvoltatorii care caută fluxuri de lucru LLM mai avansate pot găsi această soluție limitată în stadiul actual.

Scor MCP