
Server Model Context Protocolu (MCP)
Server Model Context Protocolu (MCP) prepája AI asistentov s externými zdrojmi dát, API a službami, čím umožňuje jednoduchú integráciu komplexných pracovných po...
Server Root Signals MCP prepája AI agentov s platformou Root Signals pre automatizované hodnotenie modelov, zber telemetrie a orchestráciu workflow—všetko konfigurovateľné priamo vo FlowHunt.
Server Root Signals MCP (Model Context Protocol) funguje ako most medzi AI asistentmi a hodnotiacou platformou Root Signals, čím poskytuje LLM automatizáciám pokročilé možnosti merania a riadenia. Integráciou tohto MCP servera môžu vývojári umožniť AI agentom programovo komunikovať s externými dátovými zdrojmi, API alebo službami—zvyšujúc ich schopnosť vykonávať automatizované hodnotenia, spravovať workflow a zbierať telemetrické dáta. To zvyšuje produktivitu vývoja a otvára možnosti pre AI-riadené úlohy ako monitorovanie v reálnom čase, záznam výkonu a dynamické hodnotenie modelov alebo procesov v rámci ekosystému Root Signals.
V repozitári nie sú uvedené žiadne informácie o šablónach promptov.
V repozitári nie je uvedený žiadny explicitný zoznam MCP zdrojov.
V dostupných súboroch alebo dokumentácii nie sú uvedené žiadne jasné nástroje.
mcpServers
:{
"mcpServers": {
"root-signals-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["@root-signals/mcp-server@latest"]
}
}
}
Zabezpečenie API kľúčov:
{
"mcpServers": {
"root-signals-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["@root-signals/mcp-server@latest"],
"env": {
"ROOT_SIGNALS_API_KEY": "${ROOT_SIGNALS_API_KEY}"
},
"inputs": {
"api_key": "${ROOT_SIGNALS_API_KEY}"
}
}
}
}
{
"mcpServers": {
"root-signals-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["@root-signals/mcp-server@latest"]
}
}
}
{
"mcpServers": {
"root-signals-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["@root-signals/mcp-server@latest"]
}
}
}
mcpServers
:{
"mcpServers": {
"root-signals-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["@root-signals/mcp-server@latest"]
}
}
}
Zabezpečenie API kľúčov:
Použite environmentálne premenné ako je uvedené vyššie pre Windsurf.
Použitie MCP vo FlowHunte
Na integráciu MCP serverov do vášho workflow vo FlowHunt začnite pridaním MCP komponentu do vášho flow a prepojením s vaším AI agentom:
Kliknite na MCP komponent pre otvorenie konfiguračného panela. V sekcii systémovej konfigurácie MCP vložte údaje o vašom MCP serveri v tomto JSON formáte:
{
"root-signals-mcp": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
}
}
Po nakonfigurovaní môže AI agent využívať tento MCP ako nástroj so všetkými jeho funkciami a možnosťami. Nezabudnite zmeniť “root-signals-mcp” na skutočný názov vášho MCP servera a URL nahraďte vlastnou adresou MCP servera.
Sekcia | Dostupnosť | Detaily/Poznámky |
---|---|---|
Prehľad | ✅ | |
Zoznam promptov | ⛔ | Prompty nie sú zdokumentované |
Zoznam zdrojov | ⛔ | Nie sú explicitne uvedené zdroje |
Zoznam nástrojov | ⛔ | Nástroje nie sú jasne zdokumentované |
Zabezpečenie API kľúčov | ✅ | Príklad je uvedený |
Podpora sampling-u (menej dôležité pri hodnotení) | ⛔ | Nespomenuté |
Podľa dostupných informácií repozitár Root Signals MCP Server poskytuje základný prehľad a inštrukcie na nastavenie, ale chýba podrobná dokumentácia k promptom, zdrojom a nástrojom. Projekt by získal na hodnote doplnením komplexnejšej dokumentácie a explicitnými zoznamami MCP funkcionalít.
Má LICENSE | ⛔ |
---|---|
Má aspoň jeden nástroj | ⛔ |
Počet Forkov | 1 |
Počet hviezd | 6 |
Hodnotenie:
Tento MCP server by som hodnotil 3/10 kvôli nedostatku detailnej dokumentácie k MCP-špecifickým funkciám (prompty, nástroje, zdroje) a absencii viditeľnej licencie, napriek základným inštrukciám na nastavenie a jasnému účelu projektu.
Prepája AI asistentov a automatizácie s hodnotiacou platformou Root Signals, umožňuje automatizované hodnotenie modelov, zber telemetrie, orchestráciu workflow a monitorovanie pre LLM a AI systémy.
Môžete ho nastaviť na platformách ako Windsurf, Claude, Cursor alebo Cline pridaním konfigurácie MCP servera do príslušného konfiguračného súboru a reštartovaním vášho prostredia. Podrobné inštrukcie nájdete v dokumentácii vyššie.
Kľúčové prípady použitia zahŕňajú automatizované hodnotenie modelov, zber telemetrie a metrík, orchestráciu hodnotiacich workflow, zabezpečenie reprodukovateľnosti experimentov a nastavenie monitorovania a upozornení v reálnom čase pre AI modely.
Citlivé API kľúče uložte ako environmentálne premenné a odkazujte na ne vo vašej konfigurácii MCP servera, ako je uvedené v inštrukciách, aby ste uchovali svoje prihlasovacie údaje v bezpečí.
V repozitári nie sú zdokumentované žiadne šablóny promptov ani explicitné nástroje. Server je zameraný na automatizáciu, hodnotenie a telemetrické možnosti v ekosystéme Root Signals.
Zlepšite svoje AI workflow automatizovaným hodnotením a monitorovaním. Integrujte Root Signals MCP Server do FlowHunt už dnes.
Server Model Context Protocolu (MCP) prepája AI asistentov s externými zdrojmi dát, API a službami, čím umožňuje jednoduchú integráciu komplexných pracovných po...
ModelContextProtocol (MCP) Server slúži ako most medzi AI agentmi a externými zdrojmi dát, API a službami, čo používateľom FlowHunt umožňuje vytvárať kontextovo...
Server interactive-mcp MCP umožňuje bezproblémové AI workflow s ľudským zásahom tým, že prepája AI agentov s používateľmi a externými systémami. Podporuje vývoj...