MCP-PIF Serverintegration

Vad gör “MCP-PIF” MCP-servern?

MCP-PIF (Model Context Protocol - Personal Intelligence Framework) Server är en praktisk implementering av Model Context Protocol (MCP) som är utformad för att underlätta meningsfullt samarbete mellan människor och AI. MCP-PIF fungerar som en brygga och gör det möjligt för AI-assistenter att ansluta till strukturerade externa datakällor och tjänster, och stödjer utvecklingsarbetsflöden som arbetsytahantering, projektjournalföring och strukturerad resonemang. Dess kärnfunktion är att exponera verktyg och resurser – såsom filsystemsnavigering, journalsystem och resoneringsverktyg – för AI-klienter och därigenom ge dem möjlighet att utföra uppgifter som filhantering, bestående anteckningar och utveckling av strukturerade insikter. Genom att tillhandahålla detta standardiserade gränssnitt ökar MCP-PIF AI-drivna produktiviteten och möjliggör sömlös integration med utvecklingsmiljöer.

Lista över uppmaningar

Inga specifika promptmallar hittades i arkivet eller dokumentationen.

Lista över resurser

Inga explicita resursdefinitioner hittades i arkivet eller dokumentationen.

Lista över verktyg

• Filsystemoperationer
  Verktyg för att navigera och hantera arbetsytans kontext:

  • pwd: Visa aktuell katalog
  • cd: Byt katalog
  • read: Läs filinnehåll
  • write: Skriv till en fil
  • mkdir: Skapa katalog
  • delete: Ta bort filer eller kataloger
  • move: Flytta filer eller kataloger
  • rename: Byt namn på filer eller kataloger

• Resoneringsverktyg
  Möjliggör strukturerat tänkande och insiktsutveckling:

  • reason: Utveckla kopplade insikter genom att länka tankar
  • think: Skapa utrymmen för reflektion och temporalt resonemang

• Journalsystem
  Upprätthåll kontinuitet och dokumentera kunskap:

  • journal_create: Skapa nya journalanteckningar
  • journal_read: Läs och utforska journalmönster

Användningsområden för denna MCP-server

• Filhantering i arbetsytan
  Utvecklare kan använda AI-assistenter för att navigera i projektkataloger, läsa och skriva filer, skapa nya mappar och hantera arbetsytans organisation, vilket förenklar vardagliga uppgifter.

• Projektjournalföring
  AI kan dokumentera projektutveckling, upprätthålla loggar och extrahera mönster ur journalanteckningar, vilket stödjer kunskapskontinuitet och retrospektiv analys.

• Strukturerad resonemang och insiktsutveckling
  Resoneringsverktygen hjälper AI och användare att tillsammans bygga tankekedjor, modellera projektidéer och utveckla kopplade insikter för komplex problemlösning.

• Utforskning av kodbas
  Genom att möjliggöra katalognavigering och filinläsning kan utvecklare använda MCP-PIF-servern för att utforska nya kodbaser, söka efter relevanta filer och förstå projektstrukturen effektivt.

• Plattformsoberoende arbetsytasynkronisering
  MCP-PIF kan konfigureras och användas på Windows, macOS och Linux, vilket säkerställer konsekventa arbetsflöden och tillgänglighet av verktyg för team på olika system.

Hur man sätter upp det

Windsurf

1. Förkrav: Kontrollera att Node.js 18+ och npm är installerade.
2. Klona arkivet:

   git clone https://github.com/hungryrobot1/MCP-PIF
   cd mcp-pif
   npm install
   

3. Bygg servern:

   npm run build
   

4. Redigera konfigurationen:
   Sätt miljövariabler för arbetsytans rot eller konfig enligt behov.
5. Lägg till i Windsurf-konfigurationen:

   {
     "mcpServers": {
       "mcp-pif": {
         "command": "node",
         "args": ["path/to/your/mcp-pif/build/index.js"],
         "cwd": "path/to/your/mcp-pif",
         "env": {}
       }
     }
   }
   

6. Starta om och verifiera:
   Starta om Windsurf och bekräfta att “mcp-pif” är tillgänglig.

Claude

1. Förkrav: Installera Node.js 18+, npm och TypeScript 5.0+.
2. Klona och installera:

   git clone https://github.com/hungryrobot1/MCP-PIF
   cd mcp-pif
   npm install
   npm run build
   

3. Konfigurera Claude Desktop-klienten:
   • Leta upp claude_desktop_config.json och lägg till:

     {
       "mcpServers": {
         "mcp-pif": {
           "command": "node",
           "args": ["path/to/your/mcp-pif/build/index.js"],
           "cwd": "path/to/your/mcp-pif",
           "env": {}
         }
       }
     }
     

4. Starta om Claude-klienten:
   Starta om, välj “mcp-pif” som server.
5. Verifiera installationen:
   Starta en ny chatt och säkerställ att servern ansluter.

Cursor

1. Installera förkrav: Node.js 18+, npm, TypeScript.
2. Klona & installera:

   git clone https://github.com/hungryrobot1/MCP-PIF
   cd mcp-pif
   npm install
   npm run build
   

3. Uppdatera Cursor-konfigurationen:

   {
     "mcpServers": {
       "mcp-pif": {
         "command": "node",
         "args": ["path/to/your/mcp-pif/build/index.js"],
         "cwd": "path/to/your/mcp-pif",
         "env": {}
       }
     }
   }
   

4. Starta om Cursor:
   Starta om appen och kontrollera att servern är tillgänglig.

Cline

1. Installera beroenden: Node.js 18+, npm, TypeScript.
2. Klona & bygg:

   git clone https://github.com/hungryrobot1/MCP-PIF
   cd mcp-pif
   npm install
   npm run build
   

3. Konfigurera Cline:

   {
     "mcpServers": {
       "mcp-pif": {
         "command": "node",
         "args": ["path/to/your/mcp-pif/build/index.js"],
         "cwd": "path/to/your/mcp-pif",
         "env": {}
       }
     }
   }
   

4. Starta om & verifiera:
   Starta om Cline för att bekräfta att “mcp-pif” är aktiv.

Skydda API-nycklar

För att skydda känsliga nycklar eller inloggningsuppgifter, sätt dem via miljövariabler i konfigurationen:

{
  "mcpServers": {
    "mcp-pif": {
      "command": "node",
      "args": ["path/to/your/mcp-pif/build/index.js"],
      "cwd": "path/to/your/mcp-pif",
      "env": {
        "MY_SECRET_KEY": "${MY_SECRET_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "api_key": "${MY_SECRET_KEY}"
      }
    }
  }
}

Hur man använder 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 dina MCP-serverdetaljer enligt detta JSON-format:

{
  "mcp-pif": {
    "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 kapabiliteter. Kom ihåg att ändra “mcp-pif” till det faktiska namnet på din MCP-server och byt ut URL:en till din egen MCP-server-URL.

Översikt

Baserat på tillgänglig dokumentation och kod erbjuder MCP-PIF en robust uppsättning kärnverktyg och bra installationsanvisningar, men saknar tydliga promptmallar, resurslistningar och avancerade MCP-funktioner som sampling och roots-stöd. Sammantaget är denna implementation stabil för grundläggande uppgifter men kan förbättras vad gäller användardokumentation och avancerade protokollfunktioner.

MCP-poäng

Sammanfattande betyg: 6/10

MCP-PIF är en stark utgångspunkt för MCP-baserad arbetsytahantering och resonemang, med tydlig kod och installation, men saknar detaljerade prompt- och resursdefinitioner samt dokumentation för avancerade MCP-funktioner.