
Model Context Protocol (MCP) Server
Model Context Protocol (MCP) Server kopplar samman AI-assistenter med externa datakällor, API:er och tjänster, vilket möjliggör smidig integrering av komplexa a...
Fingertip MCP-servern gör det möjligt för AI-assistenter att interagera med databaser, filsystem, API:er och externa tjänster, vilket utökar deras intelligens och användbarhet för utvecklare.
Fingertip MCP (Model Context Protocol) Server fungerar som en kraftfull brygga mellan AI-assistenter och externa datakällor, API:er eller tjänster. Genom att exponera ett standardiserat gränssnitt möjliggör den utvecklingsarbetsflöden som kräver dynamisk åtkomst till databaser, filsystem, API:er och andra resurser direkt från AI-drivna klienter. Utvecklare kan använda Fingertip MCP-servern för att effektivisera uppgifter som att hämta information, hantera filer, integrera med tredjepartstjänster eller automatisera repetitiva operationer i sina kodmiljöer. Detta påskyndar inte bara utvecklingen utan ökar även räckvidden och intelligensen hos AI-assistenter genom att ge dem handlingskraftiga verktyg och realtidsdata.
Ingen information hittades i repositoryt angående promptmallar.
Ingen information hittades i repositoryt om resurser som tillhandahålls till AI-klienter.
Ingen information hittades i server.py eller relaterade filer om specifika verktyg som tillhandahålls av Fingertip MCP-servern.
Inga detaljerade användningsfall beskrivna i repositoryt.
mcpServers
med följande JSON-utdrag:{
"fingertip-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["@fingertip/mcp-server@latest"]
}
}
mcpServers
:{
"fingertip-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["@fingertip/mcp-server@latest"]
}
}
{
"fingertip-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["@fingertip/mcp-server@latest"]
}
}
{
"fingertip-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["@fingertip/mcp-server@latest"]
}
}
För att hantera API-nycklar på ett säkert sätt, använd miljövariabler i din konfiguration. Exempel:
{
"fingertip-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["@fingertip/mcp-server@latest"],
"env": {
"API_KEY": "${API_KEY_ENV_VAR}"
},
"inputs": {
"apiKey": "${API_KEY_ENV_VAR}"
}
}
}
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 avsnittet för systemets MCP-konfiguration, ange din MCP-serverinformation med detta JSON-format:
{
"fingertip-mcp": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
}
}
När du har konfigurerat detta kan AI-agenten nu använda denna MCP som ett verktyg med tillgång till alla dess funktioner och möjligheter. Kom ihåg att ändra “fingertip-mcp” till det faktiska namnet på din MCP-server och ersätta URL:en med din egen MCP-server-URL.
Avsnitt | Tillgänglighet | Detaljer/Anmärkningar |
---|---|---|
Översikt | ✅ | Översikt baserad på MCP-beskrivning. |
Lista över prompts | ⛔ | Inga promptmallar hittades. |
Lista över resurser | ⛔ | Inga resurser listade i repo:t. |
Lista över verktyg | ⛔ | Inga verktyg hittades i kod eller dokumentation. |
Skydda API-nycklar | ✅ | Instruktioner tillgängliga. |
Sampling-stöd (mindre viktigt vid utvärdering) | ⛔ | Ingen evidens för sampling-stöd. |
Fingertip MCP-serverns repository saknar detaljerad dokumentation och tydlig information om prompts, resurser, verktyg eller avancerade MCP-funktioner. Installationsinstruktionerna är generiska och det finns inga bevis på avancerade MCP-möjligheter. Baserat på tabellerna ovan ger jag denna MCP ett 2/10 för övergripande användbarhet och dokumentation.
Har en LICENSE | ⛔ (Ingen LICENSE hittades) |
---|---|
Har minst ett verktyg | ⛔ |
Antal forkningar | 0 |
Antal stjärnor | 0 |
Fingertip MCP-servern är en brygga som gör det möjligt för AI-assistenter att dynamiskt interagera med externa databaser, filsystem, API:er och tredjepartstjänster, vilket utökar räckvidden och intelligensen i AI-drivna arbetsflöden.
Du kan installera Fingertip MCP-servern i utvecklingsplattformar som Windsurf, Claude, Cursor eller Cline genom att lägga till den i din konfigurationsfil och starta om din miljö. Detaljerade JSON-utdrag finns för varje plattform.
Du bör använda miljövariabler för API-nycklar och känsliga uppgifter. I din konfiguration tilldelar du API-nycklar med syntaxen `${API_KEY_ENV_VAR}` under avsnitten `env` och `inputs`.
Nej, den nuvarande Fingertip MCP-serverns dokumentation och repository innehåller inte promptmallar, resurser eller specifika verktyg.
På grund av begränsad dokumentation och avsaknad av avancerade funktioner är det övergripande utvärderingsbetyget för Fingertip MCP-servern 2 av 10.
Koppla dina AI-agenter till verkliga data, automatisera uppgifter och effektivisera utvecklingen med Fingertip MCP-servern. Prova den med FlowHunt eller integrera i din favoritkodmiljö.
Model Context Protocol (MCP) Server kopplar samman AI-assistenter med externa datakällor, API:er och tjänster, vilket möjliggör smidig integrering av komplexa a...
ModelContextProtocol (MCP) Server fungerar som en brygga mellan AI-agenter och externa datakällor, API:er och tjänster, vilket gör det möjligt för FlowHunt-anvä...
MCP-PIF (Model Context Protocol - Personal Intelligence Framework) Server kopplar AI-assistenter till externa data, verktyg och tjänster för arbetsytahantering,...