Vad gör “Peacock” MCP Server?

Peacock MCP Server är utformad för att fungera som en Model Context Protocol (MCP)-server för Peacock-tillägget i Visual Studio Code. Dess huvudsakliga syfte är att visa hur en MCP-server kan underlätta kopplingen mellan AI-assistenter och externa API:er, vilket i sin tur förbättrar utvecklararbetsflöden. Genom att agera som en brygga gör Peacock MCP Server det möjligt för AI-drivna assistenter att interagera programmatiskt med VS Code-miljön, till exempel för att anpassa editorutseende eller hantera projektspecifika inställningar. Detta ger utvecklare möjlighet att automatisera uppgifter som temahantering, identifiering av arbetsytor eller andra API-drivna interaktioner, vilket gör kodningsupplevelsen smidigare och mer effektiv.

Lista över prompts

Inga promptmallar nämns uttryckligen i den tillgängliga dokumentationen eller i arkivets filer.

Lista över resurser

Inga explicita resurser beskrivs i den tillgängliga dokumentationen eller i arkivets filer.

Lista över verktyg

Inga explicita verktyg listas i den tillgängliga dokumentationen eller i arkivets filer, och server.py finns inte i detta arkiv.

Användningsområden för denna MCP-server

• API-interaktionsdemonstration: Peacock MCP Server är främst avsedd att visa hur MCP-servrar kan användas för att interagera med API:er. Detta kan hjälpa utvecklare att förstå bästa praxis för att integrera AI-assistenter med olika tjänster.
• Utökning av VS Code-tillägg: Genom att ansluta till Peacock via MCP kan utvecklare automatisera temahantering och utseendeändringar över flera VS Code-arbetsytor, vilket förbättrar arbetsflöden i team och identifiering av arbetsytor.
• Automatisering av utvecklararbetsflöden: Servern kan fungera som grund för att automatisera repetitiva uppgifter, till exempel att byta editorfärger baserat på projektkontext eller CI/CD-status, vilket minskar behovet av manuell konfiguration.
• Utbildningssyften: Arkivet är en värdefull resurs för den som vill lära sig implementera MCP-servrar för att koppla AI-verktyg till externa API:er eller system.
• Mall för egna MCP-servrar: Utvecklare kan använda detta som mall för att skapa egna MCP-servrar för andra tillägg eller applikationer som kräver interaktion mellan AI och API:er.

Hur man sätter upp den

Windsurf

1. Kontrollera att Node.js är installerat på ditt system.
2. Leta upp Windsurfs konfigurationsfil (vanligtvis wind.config.json).
3. Lägg till Peacock MCP Server med följande JSON-utdrag:

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

4. Spara konfigurationsfilen och starta om Windsurf.
5. Verifiera installationen genom att kontrollera om Windsurf känner igen Peacock MCP-servern.

Claude

1. Kontrollera att Node.js är tillgängligt.
2. Öppna Claudes MCP-serverkonfiguration (t.ex. claude.json).
3. Lägg till:

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

4. Spara och starta om Claude.
5. Kontrollera att Peacock MCP-servern listas i Claudes gränssnitt.

Cursor

1. Installera Node.js.
2. Öppna Cursors cursor.config.json.
3. Infoga:

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

4. Spara filen, starta om Cursor.
5. Testa genom att köra ett kommando som använder MCP-servern.

Cline

1. Kontrollera att Node.js är installerat.
2. Redigera eller skapa Clines konfigurationsfil (t.ex. cline.config.json).
3. Lägg till MCP-servern:

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

4. Spara och starta om Cline.
5. Kontrollera att MCP-servern har registrerats korrekt.

Skydda API-nycklar

Lagra API-nycklar som miljövariabler och referera till dem i din konfiguration. Exempel:

{
  "mcpServers": {
    "peacock-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["@johnpapa/peacock-mcp@latest"],
      "env": {
        "API_KEY": "${PEACOCK_API_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "apiKey": "${PEACOCK_API_KEY}"
      }
    }
  }
}

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, lägg in dina MCP-serveruppgifter med följande JSON-format:

{
  "peacock-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 “peacock-mcp” till det faktiska namnet på din MCP-server och byt ut URL:en mot din egen MCP-serveradress.

Översikt

Baserat på tabellen fungerar Peacock MCP-servern som ett hjälpsamt demonstrationsprojekt men saknar detaljerad dokumentation, promptmallar, resurser och verktygsdefinitioner, vilket begränsar dess praktiska användning för avancerade MCP-integrationer. Dess främsta värde är som inlärnings- eller startpunkt för utveckling av MCP-servrar.

MCP-poäng

Totalbetyg: 3/10 – Denna MCP-server är en användbar referens för att komma igång men är ganska begränsad i omfång och dokumentation för verklig användning.