Firebase MCP-server

Vad gör “Firebase” MCP-servern?

Firebase MCP är en Model Context Protocol (MCP)-server som möjliggör för AI-assistenter att arbeta direkt med Firebase-tjänster, vilket gör det enklare för utvecklare att integrera AI-drivna arbetsflöden med backend-infrastruktur. Genom att exponera Firestore (en dokumentdatabas), Storage (för filhantering och uppladdningar) och Authentication (användarhantering och verifiering) som MCP-verktyg, kan servern låta AI-assistenter utföra uppgifter som databasfrågor, filhantering och användarautentisering. Denna integration effektiviserar utvecklingsflödet genom att AI-agenter kan interagera programmatiskt med Firebase-resurser, automatisera repetitiva uppgifter och ge intelligent applikationsstöd utan att lämna din föredragna utvecklingsmiljö.

Lista över promptar

Inga explicita promptmallar nämnda i tillgänglig dokumentation eller arkivfiler.

Resurslista

Inga explicita MCP-resursprimitiver angivna i tillgänglig dokumentation eller arkivfiler.

Verktygslista

• Firestore: Möjliggör dokumentdatabasoperationer, såsom läsning och skrivning till Firestore-kollektioner.
• Storage: Tillhandahåller filhanteringsfunktioner, inklusive robust uppladdning till Firebase Storage.
• Authentication: Ger möjligheter för användarhantering och verifiering via Firebase Authentication.

Användningsområden för denna MCP-server

• Databashantering: Använd AI-agenter för att automatisera Firestore-operationer—som att fråga, uppdatera eller ta bort dokument—och effektivisera backend-uppgifter.
• Filhantering: Förenkla filuppladdningar och nedladdningar till Firebase Storage, så att AI-assistenter kan hantera media- eller dokumentarbetsflöden.
• Användarhantering: Automatisera autentisering, registrering och verifiering av användare via Firebase Authentication, och minska manuell administration.
• CI/CD-automation: Integrera MCP-servern i utvecklingspipeline för att hantera testdatabaser eller användardata i automatiserade testsituationer.
• Kontextuella AI-assistenter: Förbättra AI-assistenter med realtidsåtkomst till Firebase-data, vilket gör dem mer kontextmedvetna för applikationsstöd och felsökning.

Så här sätter du upp det

Windsurf

1. Säkerställ att du har Node.js installerat och ett Firebase-projekt med tjänstekontouppgifter.
2. Leta upp din Windsurf MCP-inställningsfil.
3. Lägg till Firebase MCP-servern i din konfiguration:

   {
     "mcpServers": {
       "firebase-mcp": {
         "command": "npx",
         "args": ["@gannonh/firebase-mcp@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Spara filen och starta om Windsurf.
5. Verifiera installationen genom att kontrollera att Firebase MCP-anslutningen finns i din MCP-serverlista.

Claude

1. Förutsättningar: Node.js och Firebase-projektuppgifter.
2. Öppna ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json.
3. Lägg till Firebase MCP-servern:

   {
     "mcpServers": {
       "firebase-mcp": {
         "command": "npx",
         "args": ["@gannonh/firebase-mcp@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Spara ändringarna och starta om Claude Desktop.
5. Bekräfta att Firebase MCP körs via Claude-gränssnittet.

Cursor

1. Förutsättningar: Node.js och Firebase-uppgifter.
2. Hitta din Cursor MCP-konfigurationsfil.
3. Lägg till Firebase MCP-serverpost:

   {
     "mcpServers": {
       "firebase-mcp": {
         "command": "npx",
         "args": ["@gannonh/firebase-mcp@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Spara och starta om Cursor.
5. Validera genom att lista tillgängliga MCP-servrar i Cursor.

Cline

1. Säkerställ att Node.js och Firebase-uppgifter är tillgängliga.
2. Öppna konfigurationsfilen för Cline.
3. Infoga Firebase MCP-konfigurationen:

   {
     "mcpServers": {
       "firebase-mcp": {
         "command": "npx",
         "args": ["@gannonh/firebase-mcp@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Spara och starta om Cline.
5. Kontrollera att Firebase MCP visas bland dina aktiva MCP-servrar.

Skydda API-nycklar

Lagra känsliga uppgifter i miljövariabler. Exempel med env och inputs i JSON:

{
  "mcpServers": {
    "firebase-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["@gannonh/firebase-mcp@latest"],
      "env": {
        "FIREBASE_SERVICE_ACCOUNT": "path/to/your/serviceAccountKey.json"
      },
      "inputs": {
        "projectId": "your-firebase-project-id"
      }
    }
  }
}

Hur du använder denna MCP i flöden

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-serverdetaljer med detta JSON-format:

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

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

Översikt

Baserat på tabellerna ovan är Firebase MCP-servern mycket praktisk för att integrera AI-assistenter med Firebase, men saknar detaljerad dokumentation om promptmallar och MCP-resursprimitiver. Dess täckning av de viktigaste Firebase-verktygen är stark och installations-/säkerhetsvägledning finns. Avsaknaden av sampling-/root-/resursinformation minskar dess fullständighet något.

MCP-poäng