Eunomia MCP-server

Vad gör “Eunomia” MCP-servern?

Eunomia MCP-server är en utökning av Eunomia-ramverket som kopplar samman Eunomia-instrument med Model Context Protocol (MCP)-servrar. Dess huvudsakliga syfte är att orkestrera datastyrningspolicyer—såsom detektion av personligt identifierbar information (PII) eller användaråtkomstkontroll—över textströmmar som hanteras av LLM-baserade (Large Language Model) applikationer. Genom integration med MCP-ekosystemet möjliggör Eunomia MCP-server att utvecklare kan upprätthålla datapolicyer ovanpå LLM- eller andra textbaserade arbetsflöden samt orkestrera kommunikation mellan flera servrar via MCP-standarden. Detta tillför ett robust lager av säkerhet och efterlevnad, vilket gör det enklare att styra dataflöden i AI-drivna miljöer.

Lista över Prompter

Inga promptmallar nämns i repositoryt eller dokumentationen.

Lista över Resurser

Inga explicita MCP-resurser är detaljerade i repositoryt eller dokumentationen.

Lista över Verktyg

Någon tydlig lista över MCP-verktyg finns inte i repositoryt eller dokumentationen.

Användningsområden för denna MCP-server

• Datastyrning i LLM-pipelines
  Eunomia MCP-server kan upprätthålla datastyrningspolicyer såsom PII-detektion och redigering i LLM-baserade textpipelines.

• Orkestrering av flera servrar
  Utvecklare kan orkestrera flera externa MCP-servrar och säkerställa samordnad policyefterlevnad över distribuerade system.

• Integration med externa verktyg
  Servern kan anslutas till andra MCP-baserade tjänster (t.ex. en web-browser-mcp-server) för att utöka möjligheterna till datastyrning och bearbetning.

• Automatiserad policyefterlevnad
  Genom att definiera instrument (såsom PiiInstrument) kan organisationer säkerställa att känslig information hanteras konsekvent enligt policy.

Så installerar du

Windsurf

1. Säkerställ att du har Node.js och uv installerat.
2. Klona Eunomia MCP-serverns repository:
   git clone https://github.com/whataboutyou-ai/eunomia-mcp-server.git
3. I din Windsurf-konfigurationsfil, lägg till Eunomia MCP-servern i din mcpServers-lista:
4. Lägg till följande JSON i din konfiguration:

   {
     "mcpServers": {
       "eunomia-mcp-server": {
         "command": "uv",
         "args": ["tool", "run", "orchestra_server"],
         "env": {
           "REQUEST_TIMEOUT": "30"
         }
       }
     }
   }
   

5. Spara konfigurationen och starta om Windsurf.

Claude

1. Installera förkrav (Node.js, uv).
2. Klona repositoryt.
3. Redigera Claudes konfiguration för att inkludera:

   {
     "mcpServers": {
       "eunomia-mcp-server": {
         "command": "uv",
         "args": ["tool", "run", "orchestra_server"],
         "env": {
           "REQUEST_TIMEOUT": "30"
         }
       }
     }
   }
   

4. Spara och starta om Claude.
5. Verifiera genom att köra en testfråga.

Cursor

1. Säkerställ att du har den senaste versionen av Cursor och nödvändiga beroenden.
2. Lägg till Eunomia MCP-servern i konfigurationsfilen:

   {
     "mcpServers": {
       "eunomia-mcp-server": {
         "command": "uv",
         "args": ["tool", "run", "orchestra_server"],
         "env": {
           "REQUEST_TIMEOUT": "30"
         }
       }
     }
   }
   

3. Spara, starta om Cursor och testa.

Cline

1. Installera Node.js och uv om det inte redan finns.
2. Klona Eunomia MCP-serverns repository.
3. Uppdatera din Cline-konfigurationsfil enligt följande:

   {
     "mcpServers": {
       "eunomia-mcp-server": {
         "command": "uv",
         "args": ["tool", "run", "orchestra_server"],
         "env": {
           "REQUEST_TIMEOUT": "30"
         }
       }
     }
   }
   

4. Spara och starta om Cline-servern.
5. Bekräfta integrationen genom att köra ett exempel på MCP-kommando.

Skydda API-nycklar:
Använd miljövariabler i din konfiguration:

{
  "mcpServers": {
    "eunomia-mcp-server": {
      "command": "uv",
      "args": ["tool", "run", "orchestra_server"],
      "env": {
        "API_KEY": "${EUNOMIA_API_KEY}",
        "REQUEST_TIMEOUT": "30"
      }
    }
  }
}

Byt ut ${EUNOMIA_API_KEY} mot din miljövariabel.

Så använder du denna MCP i flöden

Använd MCP i FlowHunt

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

Klicka på MCP-komponenten för att öppna konfigurationspanelen. I systemets MCP-konfigurationssektion, sätt in dina MCP-serverdetaljer enligt följande JSON-format:

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

När du har konfigurerat är AI-agenten nu kapabel att använda denna MCP som ett verktyg med tillgång till alla dess funktioner och kapabiliteter. Kom ihåg att ändra “eunomia-mcp-server” till det faktiska namnet på din MCP-server och byt ut URL:en till din egen MCP-server-URL.

Översikt

Mellan de två tabellerna tillhandahåller denna MCP ett grundläggande men viktigt orkestreringslager för datastyrning i LLM-applikationer, men saknar detaljerad dokumentation kring prompter, resurser och verktyg. Givet dess utfasningsnotis och begränsade uttryckliga funktioner är poängen måttlig för produktionsanvändning.

MCP-poäng