Pinner MCP Server

Ce face serverul “Pinner” MCP?

Serverul Pinner MCP este un server Model Context Protocol (MCP) conceput pentru a ajuta dezvoltatorii să fixeze dependențele terțe—în special imaginile de bază Docker și acțiunile GitHub—la digesturile lor imuabile. Asigurând referința dependențelor la o versiune exactă, imuabilă, Pinner contribuie la creșterea securității lanțului de aprovizionare și la reproductibilitatea proiectelor software. Acest server acționează ca o punte între asistenții AI și sistemele externe, permițând automatizarea fluxurilor de lucru pentru gestionarea dependențelor, precum rezolvarea, actualizarea sau impunerea versiunilor fixate. Pinner MCP este deosebit de util în mediile ce necesită control strict asupra dependențelor, susținând fiabilitatea software-ului și bunele practici de dezvoltare.

Lista de prompturi

• Fixează acțiunile GitHub la hash-ul commit-ului
  Folosește acest șablon de prompt pentru a converti automat referințele din workflow-urile GitHub Actions la hash-urile de commit specifice.
• Fixează imaginile de bază ale containerelor la digeste
  Acest prompt asigură referințierea imaginilor de bază Docker folosind digeste imuabile, nu tag-uri.
• Actualizează versiunile fixate ale imaginilor de bază ale containerelor
  Un prompt de workflow pentru a actualiza imaginile de bază Docker la cele mai noi digeste unde este cazul.

Lista de resurse

Nu există primitive de resurse explicite detaliate în depozit sau documentație.

Lista de unelte

Nu au fost găsite definiții directe de unelte în codul sau documentația disponibilă.

Cazuri de utilizare ale acestui MCP Server

• Impunerea dependențelor imuabile
  Actualizează automat configurațiile CI/CD pentru a folosi digeste imuabile pentru imaginile Docker și acțiunile GitHub, reducând riscul atacurilor din lanțul de aprovizionare.
• Fixare automată a dependențelor
  Simplifică review-urile de cod și merge-urile asigurând fixarea tuturor acțiunilor și imaginilor terțe, sporind reproductibilitatea.
• Conformitate continuă
  Integrează în fluxurile de dezvoltare audituri și actualizări regulate ale dependențelor fixate, ajutând echipele să mențină conformitatea cu politicile interne sau externe de securitate.
• Întreținerea colaborativă a codului
  Permite asistenților AI să sprijine dezvoltatorii sugerând sau aplicând bune practici de fixare a dependențelor în toate repozitoriile.
• Consolidarea securității pentru DevOps
  Reduce deriva și actualizările neintenționate în mediile de build prin controlul strict al versiunilor dependențelor.

Cum se configurează

Windsurf

Nu au fost furnizate detalii explicite despre configurarea Windsurf.

Claude

Nu au fost furnizate detalii explicite despre configurarea Claude.

Cursor

1. Asigură-te că ai instalat Docker și poți rula containere.
2. Deschide (sau creează) .cursor/mcp.json în proiectul tău.
3. Adaugă următorul fragment JSON pentru a defini serverul Pinner MCP:

   {
     "mcpServers": {
       "pinner-mcp-stdio-server": {
         "command": "docker",
         "args": [
           "run",
           "--rm",
           "-i",
           "ghcr.io/safedep/pinner-mcp:latest"
         ]
       }
     }
   }
   

4. Activează serverul MCP în setările Cursor.
5. Salvează configurația și repornește Cursor dacă este necesar.

Securizarea cheilor API

Nu există cerințe pentru chei API la Pinner MCP. Dacă este necesar, de obicei ai folosi o secțiune env pentru a transmite variabile de mediu. Exemplu:

{
  "mcpServers": {
    "pinner-mcp-stdio-server": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "--rm",
        "-i",
        "ghcr.io/safedep/pinner-mcp:latest"
      ],
      "env": {
        "API_KEY": "${env:PINNER_API_KEY}"
      },
      "inputs": {}
    }
  }
}

Cline

Nu au fost furnizate detalii explicite despre configurarea Cline.

Cum folosești acest MCP în fluxuri

Utilizarea MCP în FlowHunt

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

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

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

După configurare, agentul AI poate utiliza acest MCP ca un instrument cu acces la toate funcțiile și capabilitățile sale. Nu uita să schimbi “MCP-name” cu numele real al serverului tău MCP (ex: “pinner-mcp”) și să înlocuiești URL-ul cu URL-ul serverului tău MCP.

Prezentare generală

Pe baza tabelului de mai sus, Pinner MCP Server oferă un workflow clar și valoros pentru fixarea dependențelor, dar lipsește documentația detaliată despre resursele sale, unelte și caracteristici MCP avansate. README-ul solid și accentul pe cazurile practice de utilizare sunt puncte forte, dar ar putea beneficia de mai multe detalii la nivel de protocol și o documentație mai amplă despre suportul pe platforme diverse.

Scor MCP

Evaluare:
Aș acorda acestui server MCP un scor de 4/10 pentru completitudinea protocolului. Oferă un scop clar și utilizare pentru fixarea dependențelor, dar îi lipsesc documentația și implementarea explicită a resurselor MCP, uneltelor și funcțiilor avansate precum roots sau sampling. Este practic și open source, dar nu este documentat complet ca o implementare generică de server MCP.