Integrácia MCP-PIF servera

Čo robí MCP server “MCP-PIF”?

Server MCP-PIF (Model Context Protocol - Personal Intelligence Framework) je praktická implementácia Model Context Protocol (MCP), navrhnutá na uľahčenie zmysluplnej spolupráce medzi ľuďmi a AI. Ako most umožňuje MCP-PIF AI asistentom prepojenie so štruktúrovanými externými dátovými zdrojmi a službami, podporuje vývojové workflowy ako správa pracovného priestoru, projektové denníky a štruktúrované uvažovanie. Jeho hlavnou funkciou je sprístupniť nástroje a zdroje—ako navigácia v súborovom systéme, denníkový systém a utility na uvažovanie—AI klientom, čím im umožňuje vykonávať úlohy ako manipulácia so súbormi, trvalé poznámky a rozvoj štruktúrovaných poznatkov. Poskytnutím tohto štandardizovaného rozhrania MCP-PIF zvyšuje produktivitu poháňanú AI a umožňuje bezproblémovú integráciu s vývojovým prostredím.

Zoznam promptov

V repozitári ani dokumentácii neboli nájdené žiadne špecifické šablóny promptov.

Zoznam zdrojov

V repozitári ani dokumentácii neboli nájdené žiadne explicitné definície zdrojov.

Zoznam nástrojov

• Operácie so súborovým systémom
  Nástroje na navigáciu a správu kontextu pracovného priestoru:

  • pwd: Zobraz aktuálny adresár
  • cd: Zmeň adresár
  • read: Prečítaj obsah súboru
  • write: Zapíš do súboru
  • mkdir: Vytvor adresár
  • delete: Zmaž súbory alebo adresáre
  • move: Presuň súbory alebo adresáre
  • rename: Premenuj súbory alebo adresáre

• Nástroje na uvažovanie
  Umožňujú štruktúrované premýšľanie a rozvoj poznatkov:

  • reason: Rozvíjaj prepojené poznatky spájaním myšlienok
  • think: Vytváraj priestory na zamyslenie a časové uvažovanie

• Denníkový systém
  Udržiava kontinuitu a dokumentuje poznatky:

  • journal_create: Vytvor nové denníkové záznamy
  • journal_read: Čítaj a skúmaj vzory v denníku

Príklady použitia tohto MCP servera

• Správa súborov v pracovnom priestore
  Vývojári môžu používať AI asistentov na navigáciu v projektových adresároch, čítanie a zápis súborov, vytváranie nových priečinkov a správu organizácie pracovného priestoru, čím si zjednodušia každodenné úlohy.

• Projektové denníkovanie
  AI môže dokumentovať vývoj projektov, viesť záznamy a extrahovať vzory z denníkových záznamov, čo podporuje kontinuitu poznatkov a spätnú analýzu.

• Štruktúrované uvažovanie a rozvoj poznatkov
  Nástroje na uvažovanie pomáhajú AI a používateľom spoločne budovať reťazce myšlienok, modelovať projektové nápady a rozvíjať prepojené poznatky pri riešení zložitých problémov.

• Preskúmavanie kódu
  Vďaka navigácii v adresároch a čítaniu súborov môžu vývojári používať server MCP-PIF na preskúmavanie nových codebase, vyhľadávanie relevantných súborov a efektívne pochopenie štruktúry projektu.

• Synchronizácia pracoviska naprieč platformami
  MCP-PIF možno nakonfigurovať a používať na Windows, macOS aj Linuxe, čím zaručuje konzistentné workflowy a dostupnosť nástrojov pre tímy na rôznych systémoch.

Ako ho nastaviť

Windsurf

1. Predpoklady: Uistite sa, že máte nainštalovaný Node.js 18+ a npm.
2. Naklonujte repozitár:

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

3. Zostavte server:

   npm run build
   

4. Upravte konfiguráciu:
   Nastavte environmentálne premenné pre koreň pracovného priestoru alebo konfiguráciu podľa potreby.
5. Pridajte do konfigurácie Windsurf:

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

6. Reštartujte a overte:
   Reštartujte Windsurf a overte dostupnosť “mcp-pif”.

Claude

1. Predpoklady: Nainštalujte Node.js 18+, npm a TypeScript 5.0+.
2. Klonovanie a inštalácia:

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

3. Konfigurácia Claude Desktop klienta:
   • Nájdite claude_desktop_config.json a pridajte:

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

4. Reštartujte Claude klienta:
   Spustite alebo reštartujte, vyberte “mcp-pif” ako server.
5. Overenie nastavenia:
   Spustite nový chat a overte, že sa server pripojil.

Cursor

1. Inštalujte predpoklady: Node.js 18+, npm, TypeScript.
2. Klonovanie a inštalácia:

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

3. Aktualizujte konfiguráciu Cursor:

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

4. Reštartujte Cursor:
   Reštartujte aplikáciu a skontrolujte dostupnosť servera.

Cline

1. Inštalujte závislosti: Node.js 18+, npm, TypeScript.
2. Klonovanie a zostavenie:

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

3. Konfigurácia Cline:

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

4. Reštartujte a overte:
   Reštartujte Cline a overte, že “mcp-pif” je aktívny.

Zabezpečenie API kľúčov

Na zabezpečenie citlivých kľúčov alebo prihlasovacích údajov ich nastavte cez environmentálne premenné v konfigurácii:

{
  "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}"
      }
    }
  }
}

Ako tento MCP používať vo flowoch

Použitie MCP vo FlowHunt

Na integráciu MCP serverov do vášho workflowu FlowHunt začnite pridaním MCP komponentu do vášho flowu a jeho prepojením s AI agentom:

Kliknite na MCP komponent a otvorte panel konfigurácie. V sekcii systémovej MCP konfigurácie vložte detaily vášho MCP servera v tomto JSON formáte:

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

Po nakonfigurovaní môže AI agent používať tento MCP ako nástroj s prístupom ku všetkým jeho funkciám a možnostiam. Nezabudnite zmeniť “mcp-pif” na skutočný názov vášho MCP servera a URL zaadresujte na váš vlastný MCP server.

Prehľad

Podľa dostupnej dokumentácie a kódu poskytuje MCP-PIF robustnú sadu základných nástrojov a dobré inštrukcie na nastavenie, ale chýbajú mu jasné šablóny promptov, zoznamy zdrojov a pokročilé MCP funkcie ako sampling a podpora roots. Celkovo je táto implementácia pevná pre základné úlohy, no mohla by sa zlepšiť v používateľskej dokumentácii a pokročilých protokolových funkciách.

MCP skóre

Celkové hodnotenie: 6/10

MCP-PIF je silný východiskový bod pre MCP-založenú správu pracoviska a uvažovanie, s jasným kódom a nastavením, avšak chýbajú mu detailné prompt a resource definície a dokumentácia pokročilých MCP funkcií.