tsuki_mcp_filesystem_server MCP Server

Čo robí MCP server “tsuki_mcp_filesystem_server”?

tsuki_mcp_filesystem_server je vlastný server kompatibilný s Model Context Protocol (MCP), navrhnutý na uľahčenie vyhľadávania a otvárania súborov v lokálnom súborovom systéme. Je prispôsobený na integráciu s Agent SDK od OpenAI a sprístupňuje súborové zdroje cez MCP, čím umožňuje AI asistentom a agentom vyhľadávať, zoznamovať a pristupovať k súborom v určenom adresári na hostiteľskom počítači. Kľúčové vlastnosti zahŕňajú automatickú detekciu MIME typov a flexibilnú konfiguráciu prostredníctvom environmentálnych premenných. Podporou metódy resources/list umožňuje server vývojové workflowy, ktoré vyžadujú programovateľné objavovanie alebo správu súborov, a umožňuje AI nástrojom pracovať s lokálnymi súbormi štandardizovaným a bezpečným spôsobom.

Zoznam promptov

Žiadne šablóny promptov nie sú v repozitári uvedené.

Zoznam zdrojov

• File System Resource
  Poskytuje prístup k súborom lokálneho súborového systému, umožňuje klientom vyhľadávať a zoznamovať súbory v určenom adresári.
• resources/list
  Endpoint, ktorý získava zoznam súborov v cieľovom adresári a sprístupňuje ich ako zdroje pre AI klientov.

Zoznam nástrojov

• resources/list
  Nástroj umožňujúci zoznamovanie súborov v nakonfigurovanom lokálnom adresári a ich sprístupnenie klientom na ďalšie akcie.

Prípady použitia tohto MCP servera

• Lokálne objavovanie súborov
  Vývojári môžu server využiť na programovateľné objavovanie a zoznamovanie súborov v cieľovom adresári, čo uľahčuje úlohy správy súborov.
• Súborový kontext pre LLM
  Umožňuje veľkým jazykovým modelom a AI agentom získať lokálne zoznamy súborov, ktoré možno použiť ako kontext pre analýzu kódu alebo dokumentácie.
• Integrácia s Agent SDK
  Bezproblémovo funguje s OpenAI Agent SDK, čo umožňuje agentom využívať vyhľadávanie súborov ako súčasť širších automatizačných tokov.
• Automatická detekcia MIME typov
  Automaticky deteguje MIME typy súborov, čo je užitočné pri spracovaní alebo filtrovaní súborov podľa typu.

Ako ho nastaviť

Windsurf

1. Predpoklady:
   Uistite sa, že máte nainštalovaný Python a pip.
2. Klonovanie repozitára:
   git clone https://github.com/yuutotsuki/tsuki_mcp_filesystem_server.git
3. Inštalácia závislostí:
   pip install -r requirements.txt
4. Nastavenie prostredia:
   Skopírujte .env.example do .env a upravte ROOT_PATH, HOST, PORT a LOG_LEVEL.
5. Registrácia vo Windsurf:
   Pridajte údaje o serveri do vašej Windsurf MCP konfigurácie.

Príklad JSON:

{
  "mcpServers": {
    "tsuki_mcp_filesystem": {
      "command": "python",
      "args": ["main.py"]
    }
  }
}

Zabezpečenie API kľúčov:

{
  "env": {
    "ROOT_PATH": "/path/to/your/search/directory"
  },
  "inputs": {}
}

Claude

1. Predpoklady:
   Nainštalujte Python a závislosti ako vyššie.
2. Nastavenie prostredia:
   Nakonfigurujte .env s vaším adresárom.
3. Integrácia s Claude:
   Pridajte MCP konfiguráciu servera do nastavení Claude.
4. Spustenie servera:
   python main.py
5. Overenie spojenia:
   Uistite sa, že Claude vidí MCP server.

Príklad JSON:

{
  "mcpServers": {
    "tsuki_mcp_filesystem": {
      "command": "python",
      "args": ["main.py"]
    }
  }
}

Zabezpečenie API kľúčov:

{
  "env": {
    "ROOT_PATH": "/path/to/your/search/directory"
  },
  "inputs": {}
}

Cursor

1. Klonovanie a inštalácia:
   Naklonujte repozitár a nainštalujte požiadavky.
2. Nastavenie prostredia:
   Skopírujte a upravte .env.
3. Konfigurácia Cursor:
   Pridajte MCP server do konfigurácie Cursor.
4. Spustenie servera:
   python main.py
5. Reštart Cursor a kontrola:
   Skontrolujte, že MCP je rozpoznaný.

Príklad JSON:

{
  "mcpServers": {
    "tsuki_mcp_filesystem": {
      "command": "python",
      "args": ["main.py"]
    }
  }
}

Zabezpečenie API kľúčov:

{
  "env": {
    "ROOT_PATH": "/path/to/your/search/directory"
  },
  "inputs": {}
}

Cline

1. Inštalácia požiadaviek:
   Ako vyššie.
2. Konfigurácia .env:
   Nastavte ROOT_PATH, HOST a PORT.
3. Pridanie do Cline:
   Zaregistrujte MCP server v konfigurácii Cline.
4. Spustenie servera:
   python main.py
5. Kontrola prevádzky:
   Overte viditeľnosť MCP servera.

Príklad JSON:

{
  "mcpServers": {
    "tsuki_mcp_filesystem": {
      "command": "python",
      "args": ["main.py"]
    }
  }
}

Zabezpečenie API kľúčov:

{
  "env": {
    "ROOT_PATH": "/path/to/your/search/directory"
  },
  "inputs": {}
}

Ako používať tento MCP vo flowoch

Používanie MCP vo FlowHunt

Na integráciu MCP serverov do vášho FlowHunt workflowu začnite pridaním MCP komponentu do vášho flowu a pripojením k AI agentovi:

Kliknite na MCP komponent pre otvorenie konfiguračného panela. V systémovej MCP konfigurácii vložte detaily vášho MCP servera v tomto JSON formáte:

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

Po nakonfigurovaní má AI agent prístup k tomuto MCP ako nástroju so všetkými jeho funkciami a schopnosťami. Nezabudnite zmeniť “tsuki_mcp_filesystem” na skutočný názov vášho MCP servera a URL na adresu vášho MCP servera.

Prehľad

Na základe dostupných informácií je tsuki_mcp_filesystem_server minimalistický, no zameraný MCP server na vyhľadávanie v lokálnom súborovom systéme. Poskytuje základné funkcie a jasnú konfiguráciu, no chýbajú mu pokročilé MCP primitíva ako prompty, roots alebo sampling. Jeho užitočnosť je vysoká pre špecializované prípady, no pre širšie použitie by bolo potrebné viac funkcionalít.

MCP hodnotenie