Litmus MCP-server

Vad gör “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.

Lista över prompts

Inga specifika promptmallar nämns eller dokumenteras i detta repo.

Redo att växa ditt företag?

Starta din kostnadsfria provperiod idag och se resultat inom några dagar.

Begär demo Logga in

Lista över resurser

Inga explicita MCP-resurser är dokumenterade i detta repo.

Lista över verktyg

Inga verktygsdefinitioner finns i server.py eller motsvarande filer i detta repo.

Gå med i vårt nyhetsbrev

Få de senaste tipsen, trenderna och erbjudandena gratis.

E-postadress

Prenumerera

Användningsområden för denna MCP-server

• Enhetskonfiguration
  Använd Litmus MCP-servern för att fjärrkonfigurera industriella enheter anslutna via Litmus Edge, och effektivisera driftsättning och hantering över flera miljöer.
• Realtidsövervakning
  Gör det möjligt för LLM:er och intelligenta system att ta emot realtidsdatastreams och larm från edge-enheter, och förbättra operativa responstider.
• Automatisering av enhetshantering
  Automatisera rutinuppgifter för enhetshantering såsom firmwareuppdateringar, statuskontroller och diagnostik, och minska manuella insatser och fel.
• Arbetsflödesintegration
  Integrera MCP-serverns funktionalitet i bredare automationsarbetsflöden och koppla enhetsdata och styråtgärder till affärslogik och analystjänster.

Så här sätter du upp den

Windsurf

1. Se till att du har Node.js och Windsurf installerat.
2. Öppna din Windsurf-konfigurationsfil.
3. Lägg till Litmus MCP-servern med följande JSON-exempel:

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

4. Spara konfigurationen och starta om Windsurf.
5. Verifiera installationen via Windsurf-gränssnittet.

Exempel på säker API-nyckelhantering

"mcpServers": {
  "litmus-mcp": {
    "command": "npx",
    "args": ["@litmus/mcp-server@latest"],
    "env": {
      "LITMUS_API_KEY": "${LITMUS_API_KEY}"
    },
    "inputs": {
      "apiKey": "${LITMUS_API_KEY}"
    }
  }
}

Claude

1. Installera Node.js och konfigurera Claude.
2. Lokalisera Claudes konfigurationsfil.
3. Infoga Litmus MCP-servern under mcpServers:

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

4. Spara ändringarna och starta om Claude.
5. Kontrollera serverns tillgänglighet från Claude-användargränssnittet.

Exempel på säker API-nyckelhantering

"mcpServers": {
  "litmus-mcp": {
    "command": "npx",
    "args": ["@litmus/mcp-server@latest"],
    "env": {
      "LITMUS_API_KEY": "${LITMUS_API_KEY}"
    },
    "inputs": {
      "apiKey": "${LITMUS_API_KEY}"
    }
  }
}

Cursor

1. Säkerställ att Node.js och Cursor är installerade.
2. Redigera Cursor-konfigurationsfilen.
3. Lägg till följande konfiguration:

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

4. Spara filen och starta om Cursor.
5. Bekräfta MCP-serverkopplingen i Cursor.

Exempel på säker API-nyckelhantering

"mcpServers": {
  "litmus-mcp": {
    "command": "npx",
    "args": ["@litmus/mcp-server@latest"],
    "env": {
      "LITMUS_API_KEY": "${LITMUS_API_KEY}"
    },
    "inputs": {
      "apiKey": "${LITMUS_API_KEY}"
    }
  }
}

Cline

1. Säkerställ att förutsättningar som Node.js och Cline är installerade.
2. Öppna Cline-konfigurationen.
3. Infoga Litmus MCP-serverns konfiguration:

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

4. Spara konfigurationsfilen och starta om Cline.
5. Validera installationen via Clines gränssnitt.

Exempel på säker API-nyckelhantering

"mcpServers": {
  "litmus-mcp": {
    "command": "npx",
    "args": ["@litmus/mcp-server@latest"],
    "env": {
      "LITMUS_API_KEY": "${LITMUS_API_KEY}"
    },
    "inputs": {
      "apiKey": "${LITMUS_API_KEY}"
    }
  }
}

Så använder du denna MCP i arbetsflöden

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.

Översikt

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.

Vår åsikt

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.

MCP-poäng