Fireproof MCP Server

Čo robí “Fireproof” MCP Server?

Fireproof MCP (Model Context Protocol) Server slúži ako most medzi AI asistentmi a Fireproof databázou a umožňuje bezproblémové ukladanie a vyhľadávanie JSON dokumentov prostredníctvom LLM nástrojov. Poskytuje jednoduchý a efektívny spôsob, ako implementovať CRUD (Create, Read, Update, Delete) operácie a umožňuje dotazovanie a triedenie dokumentov podľa ľubovoľného poľa. Tento server vylepšuje vývojárske workflowy AI tým, že asistentom umožňuje programovo pracovať s trvalými dátami – uľahčuje správu štruktúrovaných informácií, automatizáciu dátovo riadených úloh a integráciu s externými nástrojmi alebo API. Fireproof MCP Server je obzvlášť užitočný v prípadoch, keď AI potrebuje čítať alebo meniť dáta v reálnom čase a podporuje pokročilé vývojové a prototypovacie workflowy.

Zoznam promptov

V repozitári nie sú uvedené žiadne šablóny promptov.

Zoznam zdrojov

V dostupnej dokumentácii alebo súboroch nie sú explicitne popísané MCP zdroje.

Zoznam nástrojov

• CRUD operácie: Server implementuje základné operácie Create, Read, Update a Delete pre JSON dokumenty, čo umožňuje AI klientom spravovať vlastné štruktúrované dáta v databáze Fireproof.
• Dotazovanie dokumentov: Umožňuje dotazovanie a triedenie dokumentov podľa ľubovoľného poľa, čím AI klientom poskytuje flexibilitu pri získavaní a manipulácii s dátami.

Príklady použitia tohto MCP servera

• Trvalé ukladanie dát pre LLM: Umožnite AI asistentom ukladať a vyhľadávať štruktúrované JSON dokumenty v rámci workflowov, napríklad na ukladanie histórie konverzácií, používateľských preferencií alebo stavu aplikácie.
• Prototypovanie AI aplikácií: Rýchlo vytvárajte a testujte aplikácie poháňané LLM, ktoré potrebujú backendové úložisko bez nutnosti nastavovať plnú databázovú infraštruktúru.
• Správa databázy: Spravujte, aktualizujte a dotazujte kolekcie dokumentov pre úlohy ako projektový manažment, zapisovanie poznámok či evidenciu zásob.
• Preskúmanie kódu a ukladanie metadát: Ukladajte a aktualizujte metadáta alebo anotácie súvisiace s kódom, aby AI agenti mohli sledovať zmeny v kóde, recenzné poznámky alebo dokumentáciu.
• Integrácia API: Slúži ako ľahký backend na integráciu externých API, ktoré potrebujú trvalé úložisko alebo logovanie výsledkov.

Ako to nastaviť

Windsurf

1. Uistite sa, že máte nainštalovaný Node.js a stiahnutý kód Fireproof MCP servera.
2. Server postavte: npm install a npm build.
3. Nájdite konfiguračný súbor Windsurf (viď dokumentácia Windsurf).
4. Pridajte Fireproof MCP server do konfigurácie:

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

5. Uložte súbor a reštartujte Windsurf.
6. Overte, že server je zaregistrovaný v zozname MCP serverov.

Claude

1. Stiahnite a postavte Fireproof MCP server: npm install a potom npm build.
2. Upravte konfiguračný súbor Claude:
   • Na MacOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
   • Na Windows: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json
3. Pridajte nasledujúci JSON do objektu mcpServers:

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

4. Uložte a reštartujte Claude.
5. Overte, že Fireproof MCP je dostupný.

Cursor

1. Nainštalujte Node.js a naklonujte repozitár Fireproof MCP.
2. Server postavte pomocou príkazov npm install a npm build.
3. Otvorte konfiguračný súbor MCP servera pre Cursor.
4. Pridajte:

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

5. Uložte a reštartujte Cursor.

Cline

1. Skontrolujte splnenie predpokladov (Node.js).
2. Stiahnite a postavte Fireproof MCP: npm install, npm build.
3. Otvorte konfiguračný súbor Cline MCP.
4. Vložte:

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

5. Uložte, reštartujte a overte nastavenie.

Zabezpečenie API kľúčov

V repozitári nie sú špecifikované žiadne API kľúče ani premenné prostredia. Ak je to potrebné, kľúče môžete zabezpečiť napríklad takto:

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

Ako používať tento MCP vo flowoch

Použitie MCP vo FlowHunt

Ak chcete integrovať MCP servery do svojho workflowu vo FlowHunt, začnite pridaním MCP komponentu do svojho toku a jeho prepojením s AI agentom:

Kliknutím na MCP komponent otvoríte panel konfigurácie. V časti systémová MCP konfigurácia vložte údaje o vašom MCP serveri v tomto JSON formáte:

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

Po konfigurácii môže AI agent využívať tento MCP ako nástroj s prístupom ku všetkým jeho funkciám a možnostiam. Nezabudnite zmeniť “fireproof” na skutočné meno vášho MCP servera a upraviť URL na adresu vášho MCP servera.

Prehľad

Na základe týchto tabuliek je Fireproof MCP Database Server minimálnou, ale funkčnou MCP implementáciou. Pokrýva základy (CRUD nástroje a inštrukcie na nastavenie), ale chýbajú explicitné šablóny promptov, definície zdrojov a pokročilejšie funkcie ako roots alebo sampling support. Ak potrebujete ľahký dokumentový obchod pre LLM, je to solídny východiskový bod, ale viac dokumentácie a možností by zvýšilo jeho hodnotenie.

MCP skóre

Celkové hodnotenie: 5/10 – Pokrýva základy, je open source a ponúka praktickú hodnotu, no chýba mu úplnosť dokumentácie a pokročilé MCP funkcionality.