
ModelContextProtocol (MCP) Server-integration
ModelContextProtocol (MCP) Server fungerar som en brygga mellan AI-agenter och externa datakällor, API:er och tjänster, vilket gör det möjligt för FlowHunt-anvä...
Anslut LLM:er och AI-agenter till industriella IoT-enheter via Litmus Edge för robust enhetshantering, övervakning och automation med hjälp av Litmus MCP-servern.
Litmus MCP (Model Context Protocol) Server är den officiella servern utvecklad av Litmus Automation som möjliggör för stora språkmodeller (LLM:er) och intelligenta system att smidigt interagera med Litmus Edge för enhetskonfiguration, övervakning och hantering. Med MCP SDK i grunden och i enlighet med Model Context Protocol-specifikationen gör Litmus MCP-servern det möjligt för AI-assistenter att ansluta till externa industriella datakällor och IoT-enheter, och därmed förbättra utvecklingsarbetsflöden. Denna server spelar en avgörande roll för att möjliggöra uppgifter som enhetsdatafrågor, fjärrhantering av enheter, realtidsövervakning och arbetsflödesautomation, vilket gör den till ett kraftfullt verktyg för industriella IoT-lösningar och smart automation.
Inga specifika promptmallar nämns eller dokumenteras i detta repo.
Inga explicita MCP-resurser är dokumenterade i detta repo.
Inga verktygsdefinitioner finns i server.py
eller motsvarande filer i detta repo.
"mcpServers": {
"litmus-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["@litmus/mcp-server@latest"]
}
}
"mcpServers": {
"litmus-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["@litmus/mcp-server@latest"],
"env": {
"LITMUS_API_KEY": "${LITMUS_API_KEY}"
},
"inputs": {
"apiKey": "${LITMUS_API_KEY}"
}
}
}
mcpServers
:"mcpServers": {
"litmus-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["@litmus/mcp-server@latest"]
}
}
"mcpServers": {
"litmus-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["@litmus/mcp-server@latest"],
"env": {
"LITMUS_API_KEY": "${LITMUS_API_KEY}"
},
"inputs": {
"apiKey": "${LITMUS_API_KEY}"
}
}
}
"mcpServers": {
"litmus-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["@litmus/mcp-server@latest"]
}
}
"mcpServers": {
"litmus-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["@litmus/mcp-server@latest"],
"env": {
"LITMUS_API_KEY": "${LITMUS_API_KEY}"
},
"inputs": {
"apiKey": "${LITMUS_API_KEY}"
}
}
}
"mcpServers": {
"litmus-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["@litmus/mcp-server@latest"]
}
}
"mcpServers": {
"litmus-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["@litmus/mcp-server@latest"],
"env": {
"LITMUS_API_KEY": "${LITMUS_API_KEY}"
},
"inputs": {
"apiKey": "${LITMUS_API_KEY}"
}
}
}
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, infoga dina MCP-serveruppgifter i detta JSON-format:
{
"litmus-mcp": {
"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 kapaciteter. Kom ihåg att ändra "litmus-mcp"
till det faktiska namnet på din MCP-server och byt ut URL:en mot din egen MCP-serveradress.
Sektion | Tillgänglig | Detaljer/Kommentarer |
---|---|---|
Översikt | ✅ | |
Lista över prompts | ⛔ | Inga promptmallar listade |
Lista över resurser | ⛔ | Inga explicita resurser dokumenterade |
Lista över verktyg | ⛔ | Inga verktyg listade i kod eller dokument |
Säker API-nyckelhantering | ✅ | Exempel med env och inputs |
Samplingsstöd (mindre viktigt i utvärdering) | ⛔ | Ej nämnt |
En noggrann genomgång av detta repo visar att även om installations- och integrationsinstruktionerna är tydliga och användningsområdena väl definierade, så finns det för närvarande ingen dokumentation eller kod som beskriver promptmallar, explicita MCP-resurser eller verktygsimplementationer.
Denna MCP-server är väl dokumenterad för installation och integration, särskilt med inriktning på industriella IoT-användningsfall. Dock saknar den jämfört med mer funktionsrika servrar idag detaljer kring promptmallar, resurs-exponering och verktyg, vilket är centrala MCP-primitiver. Därför är den stark för enhetshantering och automationsscenarier, men utvecklare som söker djupare LLM-drivna arbetsflöden kan finna den begränsad i sitt nuvarande skick.
Har en LICENS | ✅ (Apache-2.0) |
---|---|
Har minst ett verktyg | ⛔ |
Antal forks | 0 |
Antal stjärnor | 2 |
Litmus MCP-servern är en officiell server från Litmus Automation som kopplar LLM:er och AI-agenter till industriella IoT-enheter via Litmus Edge, vilket möjliggör realtidskonfiguration, övervakning och automation av enheter.
Vanliga användningsområden inkluderar fjärrkonfiguration av enheter, realtidsövervakning av edge-enheter, automatiserad enhetshantering (såsom firmwareuppdateringar och diagnostik) samt integrering av enhetsdata i bredare automationsarbetsflöden.
Använd miljövariabler i din MCP-serverkonfiguration för att lagra API-nycklar på ett säkert sätt. Referera till dem i din konfiguration med hjälp av fälten 'env' och 'inputs' för varje stödd plattform.
Nej, den nuvarande versionen innehåller inte promptmallar eller MCP-verktygs-/resursdefinitioner. Den fokuserar främst på enhetshantering och arbetsflödesintegration.
Lägg till MCP-komponenten i ditt FlowHunt-arbetsflöde, öppna dess konfigurationspanel och infoga Litmus MCP-serverns konfiguration i JSON-format under systemets MCP-inställningar. Se till att ange korrekt servernamn och URL för din installation.
Förbättra dina industriella IoT-arbetsflöden genom att koppla dina AI-agenter till Litmus Edge med den officiella Litmus MCP-servern. Upplev sömlös enhetshantering och automation.
ModelContextProtocol (MCP) Server fungerar som en brygga mellan AI-agenter och externa datakällor, API:er och tjänster, vilket gör det möjligt för FlowHunt-anvä...
Lightdash MCP-server fungerar som en brygga mellan AI-assistenter och Lightdash, en modern plattform för business intelligence, vilket möjliggör sömlös programm...
Patronus MCP Server förenklar LLM-utvärdering och experimentering för utvecklare och forskare, genom att erbjuda automatisering, batchbearbetning och robust upp...