Cronlytic MCP-server

Vad gör “Cronlytic” MCP-servern?

Cronlytic MCP-servern är en heltäckande Model Context Protocol (MCP)-server utformad för att integreras med Cronlytic API och möjliggöra för AI-agenter och LLM-baserade applikationer att interagera sömlöst med serverlösa cron-jobbinfrastrukturer. Den fungerar som en brygga för stora språkmodeller att utföra CRUD-operationer—skapa, läsa, uppdatera och ta bort—på cron-jobb samt avancerade uppgifter som att pausa, återuppta och övervaka jobbkörningar. Servern stöder också loggåtkomst och hämtning av prestandamått, vilket förbättrar observabilitet och automation. Genom att exponera dessa funktioner via standardiserade MCP-gränssnitt effektiviserar Cronlytic MCP-servern arbetsflödesautomation för utvecklare och möjliggör direkt interaktion med Cronlytic-resurser via naturligt språk eller programmatiska förfrågningar i AI-utvecklingsmiljöer.

Lista över Prompter

• 18 heltäckande prompter finns tillgängliga för vägledd assistans och arbetsflödesstandardisering (specifika promptmallar refereras men listas inte i arkivet).

Lista över Resurser

• Dynamiska jobbresurser: Möjliggör för LLM:er att komma åt och hantera cron-jobbdefinitioner och metadata.
• Cron-mallar: Ger återanvändbara schemaläggningsmallar för att påskynda jobbsättning.
• Körningsloggar: Exponerar loggar för jobbkörningar, vilket hjälper vid felsökning och övervakning.
• Prestandamått: Gör jobbprestanda och systemhälsodata tillgängligt för analys.

Lista över Verktyg

• Hälsokontroll: Verifierar server- och API-anslutning.
• Skapa jobb: Registrerar ett nytt cron-jobb.
• Läs jobb: Hämtar jobbinformation.
• Uppdatera jobb: Ändrar befintliga parametrar för ett cron-jobb.
• Ta bort jobb: Tar bort ett cron-jobb.
• Pausa jobb: Pausar tillfälligt ett jobb.
• Återuppta jobb: Startar om ett pausat jobb.
• Lista jobb: Listar alla jobb för kontot.
• Hämta loggar: Hämtar körningsloggar för ett specifikt jobb.

Användningsområden för denna MCP-server

• Automatiserad hantering av cron-jobb: Utvecklare kan skapa, ändra och ta bort serverlösa cron-jobb direkt via sina LLM-baserade verktyg, vilket minskar manuellt arbete i dashboarden.
• Övervakning och felsökning: LLM:er kan hämta körningsloggar och prestandamått för att möjliggöra snabb felsökning och systemhälsokontroller.
• Masshantering av jobb: Använd AI-agenter för att lista, pausa eller återuppta flera jobb programmatiskt och därmed effektivisera underhåll och drift.
• Mallbaserad schemaläggning: Utnyttja cron-mallar som återanvändbara resurser för att påskynda onboarding och skapa konsekvens inom team.
• Säkerhets- och granskningsautomation: Integrera med automatiska flöden för att regelbundet granska jobbkonfigurationer och upptäcka avvikelser.

Så här sätter du upp det

Windsurf

1. Säkerställ att Python 3.8+ är installerat och att Cronlytic MCP-servern körs.
2. Öppna Windsurf-konfigurationen (t.ex. ~/.windsurf/config.json).
3. Lägg till Cronlytic MCP-servern:

   {
     "mcpServers": {
       "cronlytic": {
         "command": "python",
         "args": ["-m", "cronlytic_mcp_server"]
       }
     }
   }
   

4. Spara och starta om Windsurf.
5. Verifiera att servern är tillgänglig.

Claude

1. Kontrollera att Python 3.8+ är installerat och att Cronlytic MCP-servern är igång.
2. Öppna Claudes integrationskonfiguration (t.ex. ~/.claude/config.json).
3. Infoga följande:

   {
     "mcpServers": {
       "cronlytic": {
         "command": "python",
         "args": ["-m", "cronlytic_mcp_server"]
       }
     }
   }
   

4. Spara och starta om Claude.
5. Bekräfta integrationen genom att köra en hälsofråga.

Cursor

1. Bekräfta tillgänglighet för Python 3.8+ och Cronlytic MCP-server.
2. Redigera Cursor-konfigurationen (t.ex. ~/.cursor/config.json).
3. Lägg till:

   {
     "mcpServers": {
       "cronlytic": {
         "command": "python",
         "args": ["-m", "cronlytic_mcp_server"]
       }
     }
   }
   

4. Spara och starta om Cursor.
5. Testa med en enkel jobblistningsfråga.

Cline

1. Validera installation av Python 3.8+ och Cronlytic MCP-server.
2. Lokalisera Cline-konfigurationen (t.ex. ~/.cline/config.json).
3. Infoga:

   {
     "mcpServers": {
       "cronlytic": {
         "command": "python",
         "args": ["-m", "cronlytic_mcp_server"]
       }
     }
   }
   

4. Spara och starta om Cline.
5. Kör en jobstatuskontroll för att verifiera.

Säkra API-nycklar med miljövariabler Lagra API-nycklar och användar-ID på ett säkert sätt:

{
  "env": {
    "CRONLYTIC_API_KEY": "your_api_key_here",
    "CRONLYTIC_USER_ID": "your_user_id_here"
  },
  "inputs": {
    "base_url": "https://api.cronlytic.com/prog"
  }
}

Alternativt kan du använda en konfigurationsfil enligt beskrivningen i arkivet.

Så använder du denna MCP i flöden

Att använda MCP i FlowHunt

För att integrera MCP-servrar i ditt FlowHunt-arbetsflöde, börja med att lägga till MCP-komponenten i ditt flöde och koppla den till din AI-agent:

Klicka på MCP-komponenten för att öppna konfigurationspanelen. I systemets MCP-konfigurationssektion, ange dina MCP-serveruppgifter med följande JSON-format:

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

När det är konfigurerat kan AI-agenten använda denna MCP som ett verktyg med tillgång till alla dess funktioner och kapaciteter. Se till att ersätta "cronlytic" och URL:en med din faktiska MCP-server och adress.

Översikt

Vår bedömning

Cronlytic MCP-servern är väl dokumenterad och produktionsklar, med omfattande funktionalitet för hantering av serverlösa cron-jobb. Den täcker alla större MCP-funktioner utom explicit sampling och roots-stöd. Stödet för prompter och verktyg är mycket starkt, men det öppna källkodssamfundets engagemang är lågt.

MCP-betyg

Betyg:
Baserat på tabellerna ovan skulle jag ge denna MCP-server 7/10: den är produktionsklar, funktionsrik och väl dokumenterad men saknar sampling/roots-information, open source-traktion och en explicit licens.