Firefly MCP Server

Čo robí „Firefly“ MCP Server?

Firefly MCP (Model Context Protocol) Server je server založený na TypeScript, navrhnutý na integráciu s platformou Firefly, ktorý umožňuje bezproblémové prepojenie AI asistentov s vašimi cloudovými a SaaS prostrediami. Jeho hlavnou úlohou je umožniť AI klientom objavovať, spravovať a kódovať zdroje z prepojených účtov, ako sú AWS alebo iní poskytovatelia cloudu. Zverejnením možností objavovania a kódovania zdrojov Firefly MCP posilňuje AI-riadené pracovné postupy, napríklad pre správu a automatizáciu infraštruktúry. Server podporuje bezpečné overovanie a je vytvorený na jednoduchú integráciu s vývojárskymi nástrojmi, vrátane Claude a Cursor, čím zvyšuje produktivitu vývojárov umožnením dopytov v prirodzenom jazyku a generovanie Infrastructure as Code.

Zoznam promptov

• V repozitári nie sú zdokumentované žiadne explicitné šablóny promptov.

Zoznam zdrojov

• Objavovanie zdrojov: Zverejňuje všetky zdroje naprieč vašimi prepojenými cloudovými a SaaS účtami pre AI-asistované dopyty.
• Kódovanie zdrojov: Umožňuje reprezentovať objavené zdroje ako Infrastructure as Code (napr. šablóny Terraform).
• Bezpečné overovanie: Využíva prístupové kľúče na bezpečnú interakciu so zdrojmi spravovanými Firefly.

Zoznam nástrojov

• V súboroch repozitára (ako server.py alebo ekvivalentný TypeScript súbor) nie sú uvedené žiadne explicitné nástroje.

Príklady použitia tohto MCP servera

• Objavovanie cloudových zdrojov: Dopytujte a vypíšte všetky zdroje (napr. EC2 inštancie) naprieč vašimi AWS a inými cloud účtami pomocou prirodzeného jazyka.
• Generovanie Infrastructure as Code: Automaticky kódujte objavené zdroje do Terraform alebo iných IaC formátov, čím šetríte čas inžinierov.
• Bezpečná multicloud správa: Spravujte zdroje naprieč viacerými cloudovými a SaaS poskytovateľmi s bezpečnou, jednotnou autentifikáciou.
• Integrácia s AI vývojárskymi nástrojmi: Použite Cursor, Claude alebo podobné nástroje na využitie možností Firefly MCP vo vašich vývojárskych workflowoch.
• Automatizácia infraštruktúrnych úloh: Umožnite AI agentom automatizovať opakujúce sa úlohy správy infraštruktúry, čím zvýšite efektivitu a znížite chyby.

Ako to nastaviť

Windsurf

1. Uistite sa, že máte nainštalované Node.js (v14+) a npm/yarn.
2. Vygenerujte prístupové kľúče Firefly zo svojho Firefly účtu.
3. Nainštalujte MCP server pomocou npx:

   npx @fireflyai/firefly-mcp
   

4. Aktualizujte svoju konfiguráciu mcp.json:

   {
     "mcpServers": {
       "firefly": {
         "command": "npx",
         "args": ["-y", "@fireflyai/firefly-mcp"],
         "env": {
           "FIREFLY_ACCESS_KEY": "your_access_key",
           "FIREFLY_SECRET_KEY": "your_secret_key"
         }
       }
     }
   }
   

5. Uložte zmeny a reštartujte Windsurf, ak je to potrebné.

Claude

1. Predpoklady: Node.js (v14+) a prístupové kľúče Firefly.
2. Spustite MCP server:

   npx @fireflyai/firefly-mcp --sse --port 6001
   

3. Pridajte do vašej konfigurácie Claude:

   {
     "mcpServers": {
       "firefly": {
         "url": "http://localhost:6001/sse"
       }
     }
   }
   

4. Uložte a reštartujte Claude. Overte integráciu.

Cursor

1. Nainštalujte Node.js a získajte prihlasovacie údaje Firefly.
2. Spustite server podľa vyššie uvedeného popisu.
3. V aplikácii Cursor sa pripojte na MCP server podľa dokumentácie Cursor Model Context Protocol.
4. Príklad konfigurácie:

   {
     "mcpServers": {
       "firefly": {
         "url": "http://localhost:6001/sse"
       }
     }
   }
   

5. Použite rozšírenie Cursor na interakciu s Firefly MCP.

Cline

1. Nastavte Node.js a prihlasovacie údaje Firefly.
2. Spustite MCP server:

   npx @fireflyai/firefly-mcp --sse --port 6001
   

3. Do konfiguračného súboru (mcp.json) pridajte:

   {
     "mcpServers": {
       "firefly": {
         "url": "http://localhost:6001/sse"
       }
     }
   }
   

4. Uložte a reštartujte Cline, aby sa zmeny prejavili.

Zabezpečenie API kľúčov

Vždy uchovávajte svoje prístupové kľúče v tajnosti a uprednostňujte použitie environmentálnych premenných pre prihlasovacie údaje:

{
  "mcpServers": {
    "firefly": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@fireflyai/firefly-mcp"],
      "env": {
        "FIREFLY_ACCESS_KEY": "your_access_key",
        "FIREFLY_SECRET_KEY": "your_secret_key"
      }
    }
  }
}

Ako použiť tento MCP vo flow-och

Použitie MCP v FlowHunt

Na integráciu MCP serverov do vášho FlowHunt pracovného postupu začnite pridaním MCP komponentu do vášho flow a prepojením s vaším AI agentom:

Kliknite na MCP komponent, aby ste otvorili panel konfigurácie. V sekcii systémovej MCP konfigurácie vložte detaily vášho MCP servera v tomto JSON formáte:

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

Po nakonfigurovaní je AI agent schopný používať tento MCP ako nástroj s prístupom ku všetkým jeho funkciám a schopnostiam. Nezabudnite zmeniť “firefly” na skutočný názov vášho MCP servera a URL adresu na vašu vlastnú MCP server URL.

Prehľad

Na základe dostupnej dokumentácie a štruktúry repozitára Firefly MCP ponúka solídny prehľad, bezpečnostné odporúčania a integráciu so zdrojmi, ale chýbajú detaily o šablónach promptov, nástrojoch, koreňoch a sampling funkciách. Je teda funkčný, no nie úplne zdokumentovaný pre celú šírku MCP možností.

Náš názor

MCP skóre: 5/10
Firefly MCP pokrýva základy nastavenia, použitia a integrácie so zdrojmi s jasnou dokumentáciou a permisívnou licenciou, no chýbajú pokročilé MCP funkcie a detailná podpora nástrojov/promptov vo verejnom repozitári.

MCP skóre