
Pinecone Assistant MCP Server
Server Pinecone Assistant MCP prepája AI asistentov s vektorovou databázou Pinecone, umožňuje sémantické vyhľadávanie, získavanie viacerých výsledkov a bezpečné...
Automatizujte a vynucujte nemenné pripínanie závislostí pre Docker obrazy a GitHub Actions pomocou Pinner MCP Servera od FlowHunt, zlepšite bezpečnosť a reprodukovateľnosť vo vašich softvérových projektoch.
Pinner MCP Server je server Model Context Protocol (MCP) navrhnutý na to, aby pomáhal vývojárom pripínať závislosti tretích strán – konkrétne základné Docker obrazy a GitHub Actions – na ich nemenné digesty. Tým, že zabezpečí odkazovanie na závislosti podľa presnej, nemeniteľnej verzie, Pinner pomáha zvyšovať bezpečnosť dodávateľského reťazca aj reprodukovateľnosť v softvérových projektoch. Tento server funguje ako most medzi AI asistentmi a externými systémami, čím umožňuje automatizované workflow pre manažment závislostí, ako je rozlíšenie, aktualizácia alebo vynútenie pripnutých verzií. Pinner MCP je obzvlášť užitočný v prostrediach, kde je potrebná prísna kontrola nad závislosťami, a podporuje spoľahlivosť softvéru a osvedčené vývojárske postupy.
V repozitári alebo dokumentácii nie sú uvedené žiadne explicitné zdrojové primitívy.
V dostupnom kóde alebo dokumentácii nie sú nájdené žiadne priame definície nástrojov.
Nie sú uvedené žiadne explicitné detaily nastavenia pre Windsurf.
Nie sú uvedené žiadne explicitné detaily nastavenia pre Claude.
.cursor/mcp.json
vo vašom projekte.{
"mcpServers": {
"pinner-mcp-stdio-server": {
"command": "docker",
"args": [
"run",
"--rm",
"-i",
"ghcr.io/safedep/pinner-mcp:latest"
]
}
}
}
Pre Pinner MCP nie je špecifikovaná požiadavka na API kľúče. Ak by boli potrebné, typicky by ste použili sekciu env
na odovzdanie premenných prostredia. Príklad:
{
"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": {}
}
}
}
Nie sú uvedené žiadne explicitné detaily nastavenia pre Cline.
Použitie MCP vo FlowHunt
Na integráciu MCP serverov do vášho FlowHunt workflow začnite pridaním MCP komponentu do toku a prepojením s AI agentom:
Kliknite na MCP komponent pre otvorenie konfiguračného panelu. Do sekcie systémovej MCP konfigurácie vložte detaily svojho MCP servera v tomto JSON formáte:
{
"pinner-mcp": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
}
}
Po nakonfigurovaní bude AI agent schopný používať tento MCP ako nástroj so všetkými jeho funkciami a schopnosťami. Nezabudnite zmeniť „MCP-name“ na skutočný názov vášho MCP servera (napr. „pinner-mcp“) a nahradiť URL vašou vlastnou adresou MCP servera.
Sekcia | Dostupnosť | Detaily/Poznámky |
---|---|---|
Prehľad | ✅ | |
Zoznam promptov | ✅ | 3 šablóny promptov popísané v README |
Zoznam zdrojov | ⛔ | Nie je špecifikované |
Zoznam nástrojov | ⛔ | Nie je špecifikované |
Zabezpečenie API kľúčov | ⛔ | Nevyžaduje sa alebo nie je popísané |
Podpora sampling (menej dôležité pri hodnotení) | ⛔ | Nie je špecifikované |
Na základe vyššie uvedených tabuliek poskytuje Pinner MCP Server jasný a hodnotný workflow na pripínanie závislostí, no chýba mu podrobnejšia dokumentácia o jeho zdrojoch, nástrojoch a pokročilých MCP funkciách. Jeho silnou stránkou je kvalitný README a praktické zameranie na použitie, no mohol by byť obohatený o detailnejšie informácie k protokolu a širšiu platformovú podporu.
Má LICENSE | ✅ (Apache-2.0) |
---|---|
Má aspoň jeden nástroj | ⛔ |
Počet Forkov | 3 |
Počet Stars | 9 |
Hodnotenie:
Tento MCP server by som ohodnotil 4/10 pokiaľ ide o úplnosť protokolu. Má jasne stanovený účel a využitie na pripínanie závislostí, no chýba mu dokumentácia a explicitná implementácia MCP zdrojov, nástrojov či pokročilých funkcií ako roots alebo sampling. Je praktický a open source, no nie je plne zdokumentovaný ako generická implementácia MCP servera.
Pinner MCP Server pomáha vývojárom automaticky pripínať základné Docker obrazy a GitHub Actions na ich nemenné digesty alebo hash commitu, čím zvyšuje bezpečnosť dodávateľského reťazca a reprodukovateľnosť.
Pripínanie zabezpečuje, že vaše buildy vždy používajú presne rovnaké verzie závislostí, čím predchádzate nečakaným zmenám alebo útokom cez dodávateľský reťazec z nedôveryhodných aktualizácií.
Pridajte MCP komponent do svojho toku, otvorte jeho konfiguráciu a vložte detaily Pinner MCP servera do sekcie MCP konfigurácie podľa vyššie uvedeného postupu.
Pre základné nastavenie Pinner MCP API kľúče nie sú potrebné. Ak nasadíte vlastnú inštanciu, ktorá vyžaduje autentifikáciu, použite premenné prostredia na odovzdanie prihlasovacích údajov.
Používa sa na vynucovanie nemenných závislostí v CI/CD pipeline, automatizované pripínanie závislostí pri code review, zabezpečenie nepretržitého súladu a podporu bezpečných, reprodukovateľných buildov v DevOps workflow.
Posilnite svoj softvérový dodávateľský reťazec automatizovaným pripínaním závislostí vo vašich workflow. Zažite bezpečné, reprodukovateľné buildy s Pinner MCP Serverom od FlowHunt.
Server Pinecone Assistant MCP prepája AI asistentov s vektorovou databázou Pinecone, umožňuje sémantické vyhľadávanie, získavanie viacerých výsledkov a bezpečné...
GitHub MCP Server umožňuje bezproblémovú AI automatizáciu a extrakciu dát z ekosystému GitHub prepojením AI agentov a GitHub API. Vylepšite svoje vývojové proce...
GitMCP je bezplatný open-source server Model Context Protocol (MCP), ktorý prepája AI asistentov s ľubovoľným repozitárom na GitHube pre kontextové dopĺňanie kó...