Integrarea serverului MCP-PIF

Ce face serverul MCP-PIF?

Serverul MCP-PIF (Model Context Protocol - Personal Intelligence Framework) este o implementare practică a Model Context Protocol (MCP) concepută pentru a facilita colaborarea eficientă între oameni și AI. Acționând ca o punte, MCP-PIF permite asistenților AI să se conecteze cu surse de date externe structurate și servicii, sprijinind fluxuri de dezvoltare precum managementul workspace-ului, jurnalizarea proiectelor și raționamentul structurat. Funcția sa principală este de a expune unelte și resurse—precum navigarea în filesystem, sisteme de jurnalizare și utilitare de raționament—către clienți AI, oferindu-le puterea de a executa sarcini precum manipularea fișierelor, luarea de notițe persistente și dezvoltarea de insight-uri structurate. Prin furnizarea acestei interfețe standardizate, MCP-PIF sporește productivitatea asistată de AI și permite integrarea fără întreruperi cu mediile de dezvoltare.

Listă de Prompts

Nu au fost găsite șabloane de prompt specifice în repository sau documentație.

Listă de Resurse

Nu au fost găsite definiții explicite de resurse în repository sau documentație.

Listă de Unelte

• Operațiuni pe filesystem
  Unelte pentru navigarea și gestionarea contextului workspace-ului:

  • pwd: Afișează directorul curent
  • cd: Schimbă directorul
  • read: Citește conținutul fișierului
  • write: Scrie într-un fișier
  • mkdir: Creează un director
  • delete: Șterge fișiere sau directoare
  • move: Mută fișiere sau directoare
  • rename: Redenumește fișiere sau directoare

• Unelte de raționament
  Permit gândire structurată și dezvoltarea de insight-uri:

  • reason: Dezvoltă insight-uri conectate prin legarea gândurilor
  • think: Creează spații pentru contemplare și raționament temporal

• Sistem de jurnal
  Menține continuitatea și documentează cunoștințele:

  • journal_create: Creează noi intrări de jurnal
  • journal_read: Citește și explorează tipare din jurnal

Exemple de utilizare pentru acest server MCP

• Managementul fișierelor din workspace
  Dezvoltatorii pot folosi asistenți AI pentru a naviga prin directoarele proiectului, a citi și scrie fișiere, a crea noi foldere și a organiza workspace-ul, simplificând activitățile zilnice.

• Jurnalizare de proiect
  AI poate documenta evoluțiile proiectelor, menține jurnale și extrage tipare din însemnări, susținând continuitatea cunoașterii și analiza retrospectivă.

• Raționament structurat și dezvoltare de insight-uri
  Uneltele de raționament ajută AI-ul și utilizatorii să construiască colaborativ lanțuri de gândire, să modeleze idei de proiect și să dezvolte insight-uri conectate pentru rezolvarea de probleme complexe.

• Explorarea codului sursă
  Prin permiterea navigării directoarelor și citirii fișierelor, dezvoltatorii pot folosi serverul MCP-PIF pentru a explora noi coduri, a căuta fișiere relevante și a înțelege rapid structura proiectului.

• Sincronizare cross-platform a workspace-ului
  MCP-PIF poate fi configurat și utilizat pe Windows, macOS și Linux, asigurând fluxuri de lucru și disponibilitate a uneltelor pentru echipe pe diferite sisteme.

Cum se configurează

Windsurf

1. Precondiții: Asigurați-vă că Node.js 18+ și npm sunt instalate.
2. Clonați repository-ul:

   git clone https://github.com/hungryrobot1/MCP-PIF
   cd mcp-pif
   npm install
   

3. Construiți serverul:

   npm run build
   

4. Editați configurația:
   Setați variabilele de mediu pentru rădăcina workspace-ului sau configurați după necesități.
5. Adăugați în configurația Windsurf:

   {
     "mcpServers": {
       "mcp-pif": {
         "command": "node",
         "args": ["path/to/your/mcp-pif/build/index.js"],
         "cwd": "path/to/your/mcp-pif",
         "env": {}
       }
     }
   }
   

6. Reporniți și verificați:
   Reporniți Windsurf și confirmați disponibilitatea “mcp-pif”.

Claude

1. Precondiții: Instalați Node.js 18+, npm și TypeScript 5.0+.
2. Clonați și instalați:

   git clone https://github.com/hungryrobot1/MCP-PIF
   cd mcp-pif
   npm install
   npm run build
   

3. Configurați clientul Claude Desktop:
   • Localizați claude_desktop_config.json și adăugați:

     {
       "mcpServers": {
         "mcp-pif": {
           "command": "node",
           "args": ["path/to/your/mcp-pif/build/index.js"],
           "cwd": "path/to/your/mcp-pif",
           "env": {}
         }
       }
     }
     

4. Reporniți clientul Claude:
   Porniți sau reporniți, selectați “mcp-pif” ca server.
5. Verificați configurarea:
   Porniți un chat nou și asigurați-vă că serverul se conectează.

Cursor

1. Instalați precondițiile: Node.js 18+, npm, TypeScript.
2. Clonați & instalați:

   git clone https://github.com/hungryrobot1/MCP-PIF
   cd mcp-pif
   npm install
   npm run build
   

3. Actualizați configurația Cursor:

   {
     "mcpServers": {
       "mcp-pif": {
         "command": "node",
         "args": ["path/to/your/mcp-pif/build/index.js"],
         "cwd": "path/to/your/mcp-pif",
         "env": {}
       }
     }
   }
   

4. Reporniți Cursor:
   Reporniți aplicația și verificați disponibilitatea serverului.

Cline

1. Instalați dependențele: Node.js 18+, npm, TypeScript.
2. Clonați & construiți:

   git clone https://github.com/hungryrobot1/MCP-PIF
   cd mcp-pif
   npm install
   npm run build
   

3. Configurați Cline:

   {
     "mcpServers": {
       "mcp-pif": {
         "command": "node",
         "args": ["path/to/your/mcp-pif/build/index.js"],
         "cwd": "path/to/your/mcp-pif",
         "env": {}
       }
     }
   }
   

4. Reporniți & verificați:
   Reporniți Cline pentru a confirma că “mcp-pif” este activ.

Securizarea cheilor API

Pentru a securiza cheile sau credențialele sensibile, setați-le prin variabile de mediu în configurație:

{
  "mcpServers": {
    "mcp-pif": {
      "command": "node",
      "args": ["path/to/your/mcp-pif/build/index.js"],
      "cwd": "path/to/your/mcp-pif",
      "env": {
        "MY_SECRET_KEY": "${MY_SECRET_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "api_key": "${MY_SECRET_KEY}"
      }
    }
  }
}

Cum se folosește acest MCP în flow-uri

Utilizarea MCP în FlowHunt

Pentru a integra serverele MCP în workflow-ul FlowHunt, începeți prin a adăuga componenta MCP în flux și a o conecta la agentul AI:

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

{
  "mcp-pif": {
    "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 uitați să schimbați “mcp-pif” cu numele real al serverului MCP și să înlocuiți URL-ul cu URL-ul serverului vostru MCP.

Prezentare generală

Pe baza documentației și a codului disponibile, MCP-PIF oferă un set robust de unelte de bază și instrucțiuni de configurare bune, dar îi lipsesc șabloane clare de prompt, listări de resurse și funcționalități MCP avansate precum sampling și support pentru roots. În ansamblu, această implementare este solidă pentru sarcini fundamentale, dar ar putea fi îmbunătățită la nivelul documentației pentru utilizatori și a funcționalităților avansate ale protocolului.

Scor MCP

Rating general: 6/10

MCP-PIF este un punct de pornire puternic pentru managementul workspace-ului și raționament bazat pe MCP, cu cod clar și configurare facilă, dar lipsesc definiții detaliate de prompt și resurse, precum și documentație pentru funcționalități MCP avansate.