Firefly MCP-server

Vad gör “Firefly” MCP-servern?

Firefly MCP (Model Context Protocol) Server är en TypeScript-baserad server utformad för att integreras med Firefly-plattformen, vilket möjliggör sömlös koppling mellan AI-assistenter och dina moln- och SaaS-miljöer. Dess huvudsakliga roll är att låta AI-klienter upptäcka, hantera och kodifiera resurser från anslutna konton, såsom AWS eller andra molnleverantörer. Genom att exponera resursupptäckt och kodifieringsmöjligheter ger Firefly MCP kraft åt AI-drivna arbetsflöden för uppgifter som infrastrukturhantering och automation. Servern stöder säker autentisering och är byggd för enkel integration med utvecklingsverktyg, inklusive Claude och Cursor, vilket förbättrar utvecklarens produktivitet genom att möjliggöra naturliga språksökningar och generering av Infrastruktur som kod.

Lista över prompts

• Inga explicita promptmallar är dokumenterade i arkivet.

Lista över resurser

• Resursupptäckt: Exponerar alla resurser i dina anslutna moln- och SaaS-konton för AI-assisterade förfrågningar.
• Resurskodifiering: Gör det möjligt att representera upptäckta resurser som Infrastruktur som kod (t.ex. Terraform-mallar).
• Säker autentisering: Använder åtkomstnycklar för att säkert interagera med resurser hanterade av Firefly.

Lista över verktyg

• Inga explicita verktyg listas i arkivets filer (såsom server.py eller motsvarande TypeScript-fil).

Användningsområden för denna MCP-server

• Resursupptäckt i moln: Sök och lista alla resurser (t.ex. EC2-instanser) i dina AWS- och andra molnkonton via naturligt språk.
• Generering av Infrastruktur som kod: Kodifiera automatiskt upptäckta resurser till Terraform- eller andra IaC-format, vilket sparar ingenjörstid.
• Säker multimolnhantering: Hantera resurser över flera moln- och SaaS-leverantörer med säker, enhetlig autentisering.
• Integration med AI-utvecklingsverktyg: Använd Cursor, Claude eller liknande verktyg för att utnyttja Firefly MCP:s möjligheter i dina utvecklingsflöden.
• Automatisering av infrastrukturuppgifter: Låt AI-agenter automatisera repetitiva infrastrukturhanteringsuppgifter, förbättra effektiviteten och minska fel.

Så här sätter du upp det

Windsurf

1. Säkerställ att Node.js (v14+) och npm/yarn är installerade.
2. Generera Firefly-åtkomstnycklar från ditt Firefly-konto.
3. Installera MCP-servern med npx:

   npx @fireflyai/firefly-mcp
   

4. Uppdatera din mcp.json-konfiguration:

   {
     "mcpServers": {
       "firefly": {
         "command": "npx",
         "args": ["-y", "@fireflyai/firefly-mcp"],
         "env": {
           "FIREFLY_ACCESS_KEY": "your_access_key",
           "FIREFLY_SECRET_KEY": "your_secret_key"
         }
       }
     }
   }
   

5. Spara ändringarna och starta om Windsurf vid behov.

Claude

1. Förutsättningar: Node.js (v14+) och Firefly-åtkomstnycklar.
2. Starta MCP-server:

   npx @fireflyai/firefly-mcp --sse --port 6001
   

3. Lägg till i din Claude-konfiguration:

   {
     "mcpServers": {
       "firefly": {
         "url": "http://localhost:6001/sse"
       }
     }
   }
   

4. Spara och starta om Claude. Verifiera integrationen.

Cursor

1. Installera Node.js och hämta Firefly-autentiseringsuppgifter.
2. Kör servern enligt ovan.
3. I Cursor, anslut till MCP-servern enligt Cursors Model Context Protocol-dokumentation.
4. Exempelkonfiguration:

   {
     "mcpServers": {
       "firefly": {
         "url": "http://localhost:6001/sse"
       }
     }
   }
   

5. Använd Cursors tillägg för att interagera med Firefly MCP.

Cline

1. Ställ in Node.js och Firefly-uppgifter.
2. Starta MCP-server:

   npx @fireflyai/firefly-mcp --sse --port 6001
   

3. I konfigurationsfilen (mcp.json), lägg till:

   {
     "mcpServers": {
       "firefly": {
         "url": "http://localhost:6001/sse"
       }
     }
   }
   

4. Spara och starta om Cline för att tillämpa ändringarna.

Skydda API-nycklar

Håll alltid dina åtkomstnycklar hemliga och använd miljövariabler för autentiseringsuppgifter:

{
  "mcpServers": {
    "firefly": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@fireflyai/firefly-mcp"],
      "env": {
        "FIREFLY_ACCESS_KEY": "your_access_key",
        "FIREFLY_SECRET_KEY": "your_secret_key"
      }
    }
  }
}

Så här 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 information om din MCP-server med följande JSON-format:

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

När detta är konfigurerat kan AI-agenten nu använda denna MCP som ett verktyg med tillgång till alla dess funktioner och möjligheter. Kom ihåg att ändra “firefly” till det faktiska namnet på din MCP-server och ersätt URL:en med din egen MCP-server-URL.

Översikt

Baserat på tillgänglig dokumentation och arkivstruktur erbjuder Firefly MCP en solid översikt, säkerhetsvägledning och resursintegration, men saknar detaljer om promptmallar, verktyg, rötter och sampling-funktioner. Den är alltså funktionell men inte fullt dokumenterad för hela bredden av MCP-funktionalitet.

Vår åsikt

MCP-poäng: 5/10
Firefly MCP täcker grunderna för installation, användning och resursintegration med tydlig dokumentation och en tillåtande licens, men saknar avancerade MCP-funktioner och utförligt stöd för verktyg/prompts i sitt publika arkiv.

MCP-poäng