Peacock MCP Server

Čo robí “Peacock” MCP Server?

Peacock MCP Server je navrhnutý ako server Model Context Protocol (MCP) pre rozšírenie Peacock vo Visual Studio Code. Jeho hlavnou úlohou je ukázať, ako môže MCP server sprostredkovať prepojenie medzi AI asistentmi a externými API a tým zlepšiť vývojárske pracovné postupy. Ako most umožňuje Peacock MCP Server AI asistentom programovo interagovať s prostredím VS Code, napríklad prispôsobovať vzhľad editora alebo spravovať nastavenia špecifické pre projekt. Vývojári tak môžu automatizovať úlohy ako zmena témy, identifikácia pracoviska či iné interakcie závislé od API, čo celý proces kódovania zjednodušuje a obohacuje.

Zoznam promptov

V dostupnej dokumentácii alebo súboroch repozitára nie sú výslovne uvedené žiadne šablóny promptov.

Zoznam zdrojov

V dostupnej dokumentácii alebo súboroch repozitára nie sú výslovne popísané žiadne zdroje.

Zoznam nástrojov

V dostupnej dokumentácii alebo súboroch repozitára nie sú uvedené žiadne nástroje a server.py sa v tomto repozitári nenachádza.

Príklady použitia tohto MCP servera

• Demonštrácia interakcie s API: Peacock MCP Server slúži predovšetkým na ukážku, ako možno pomocou MCP serverov komunikovať s API. Pomáha vývojárom pochopiť najlepšie postupy pri integrácii AI asistentov s rôznymi službami.
• Vylepšenie rozšírenia VS Code: Prepojením s Peacock cez MCP môžu vývojári automatizovať zmeny témy a vzhľadu vo VS Code naprieč pracovnými priestormi, čo zlepšuje tímovú spoluprácu a identifikáciu projektov.
• Automatizácia vývojárskeho workflow: Server možno využiť ako základ pre automatizáciu opakovaných úloh, napríklad prepínanie farieb editora podľa projektového kontextu alebo stavu CI/CD, čím sa znižuje potreba manuálnej konfigurácie.
• Vzdelávacie účely: Repozitár je hodnotným zdrojom pre tých, ktorí sa chcú naučiť implementovať MCP servery a prepojiť AI nástroje s externými API či systémami.
• Šablóna pre vlastné MCP servery: Vývojári môžu tento projekt použiť ako šablónu na tvorbu vlastných MCP serverov pre iné rozšírenia alebo aplikácie, ktoré vyžadujú spojenie medzi AI a API.

Ako ho nastaviť

Windsurf

1. Uistite sa, že máte na systéme nainštalovaný Node.js.
2. Nájdite konfiguračný súbor Windsurf (zvyčajne wind.config.json).
3. Pridajte záznam pre Peacock MCP Server pomocou tohto JSON úryvku:

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

4. Uložte konfiguračný súbor a reštartujte Windsurf.
5. Overte nastavenie tým, že skontrolujete, či Windsurf rozpoznal Peacock MCP server.

Claude

1. Uistite sa, že máte dostupný Node.js.
2. Otvorte konfiguračný súbor MCP servera pre Claude (napr. claude.json).
3. Pridajte:

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

4. Uložte a reštartujte Claude.
5. Overte, že Peacock MCP server je uvedený v rozhraní Claude.

Cursor

1. Nainštalujte Node.js.
2. Otvorte cursor.config.json pre Cursor.
3. Vložte:

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

4. Uložte súbor, reštartujte Cursor.
5. Otestujte, či funguje príkaz využívajúci MCP server.

Cline

1. Uistite sa, že je nainštalovaný Node.js.
2. Upravte alebo vytvorte konfiguračný súbor Cline (napr. cline.config.json).
3. Pridajte MCP server:

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

4. Uložte a reštartujte Cline.
5. Skontrolujte úspešnú registráciu MCP servera.

Zabezpečenie API kľúčov

API kľúče uložte ako premenné prostredia a odkazujte sa na ne v konfigurácii. Príklad:

{
  "mcpServers": {
    "peacock-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["@johnpapa/peacock-mcp@latest"],
      "env": {
        "API_KEY": "${PEACOCK_API_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "apiKey": "${PEACOCK_API_KEY}"
      }
    }
  }
}

Ako použiť tento MCP v rámci flow

Použitie MCP vo FlowHunt

Na integráciu MCP serverov do workflow vo FlowHunt začnite pridaním MCP komponentu do vášho flow a prepojením s AI agentom:

Kliknite na MCP komponent pre otvorenie panelu konfigurácie. V sekcii systémovej konfigurácie MCP vložte podrobnosti o vašom MCP serveri v tomto JSON formáte:

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

Po nakonfigurovaní má AI agent možnosť používať tento MCP ako nástroj so všetkými jeho funkciami a schopnosťami. Nezabudnite zmeniť “peacock-mcp” na skutočný názov vášho MCP servera a URL adresu na vašu vlastnú.

Prehľad

Na základe tabuľky slúži Peacock MCP server ako užitočný demonštračný projekt, no chýba mu detailná dokumentácia, šablóny promptov, zdroje a definície nástrojov, čo obmedzuje jeho praktické využitie pre pokročilé MCP integrácie. Jeho hlavnou hodnotou je využitie ako učebný alebo štartovací bod pre vývoj MCP serverov.

MCP skóre

Celkové hodnotenie: 3/10 – Tento MCP server je užitočnou referenciou na začiatok, no je dosť obmedzený rozsahom a dokumentáciou pre reálne použitie.