Riza MCP-server

Vad gör “Riza” MCP-servern?

Riza MCP-servern fungerar som en brygga mellan AI-assistenter och Riza-plattformens isolerade kodtolkarmiljö. Genom att implementera Model Context Protocol (MCP) exponerar Riza MCP-servern Riza API som en uppsättning lättanvända verktyg, vilket gör det möjligt för AI-agenter och utvecklare att utföra avancerad kodexekvering, verktygshantering och arbetsflödesautomatisering på ett säkert och programmatiskt sätt. Detta protokollstyrda gränssnitt gör att LLM:er (Large Language Models) kan interagera med Riza för uppgifter som att skriva, redigera, köra och lista anpassade kodverktyg samt köra godtycklig kod i en sandlådeisolerad miljö. Integrationen förbättrar utvecklingsarbetsflöden genom att automatisera repetitiva kodningsuppgifter, säkerställa säker exekvering och erbjuda sömlös verktygsskapande och hantering direkt från AI-gränssnittet.

Lista över Prompts

Ingen information om promptmallar finns i arkivet.

Lista över Resurser

Inga explicita MCP-resurser är dokumenterade i arkivet.

Lista över Verktyg

• create_tool: Gör det möjligt för LLM eller användaren att skriva kod och spara den som ett återanvändbart verktyg via Riza Tools API.
• fetch_tool: Hämtar sparade Riza-verktyg samt deras källkod, vilket möjliggör vidare granskning eller redigering.
• execute_tool: Kör ett tidigare sparat verktyg säkert med hjälp av Rizas kodtolkar-API.
• edit_tool: Ändrar källkoden eller konfigurationen för ett befintligt sparat verktyg.
• list_tools: Visar alla tillgängliga sparade verktyg som kan nås via Riza API.
• execute_code: Kör godtycklig kod säkert i Rizas isolerade kodtolkare utan att behöva spara den som ett verktyg.

Användningsområden för denna MCP-server

• Säker kodexekvering: Kör godtycklig kod i en isolerad miljö, vilket säkerställer säkerhet och förhindrar åtkomst till känsliga system eller data.
• Automatiserad verktygsskapande: Låt LLM:er eller användare skriva och spara återanvändbara kodverktyg, vilket effektiviserar repetitiva eller komplexa kodningsarbetsflöden.
• Verktygshantering: Hämta, redigera och lista användardefinierade verktyg för enklare underhåll och samarbete inom utvecklingsteam.
• Integration med AI-agenter: Gör det möjligt för AI-agenter att interagera programmatiskt med Riza-kodtolkaren, vilket driver avancerad automation och agentbeteenden.
• Snabb prototypframtagning: Kör kodsnuttar eller hela verktyg direkt, vilket underlättar snabba iterationer, felsökning och proof-of-concept-utveckling.

Så här sätter du upp det

Windsurf

1. Se till att du har Node.js installerat.
2. Skaffa en gratis Riza API-nyckel från din Riza Dashboard.
3. Öppna din Windsurf-konfigurationsfil.
4. Lägg till Riza MCP-servern i avsnittet mcpServers:

   {
     "mcpServers": {
       "riza-server": {
         "command": "npx",
         "args": [
           "@riza-io/riza-mcp"
         ],
         "env": {
           "RIZA_API_KEY": "your-api-key"
         }
       }
     }
   }
   

5. Spara dina ändringar och starta om Windsurf.
6. Kontrollera installationen genom att se verktygens tillgänglighet i gränssnittet.

Claude

1. Installera Node.js om det inte redan finns.
2. Skaffa din Riza API-nyckel från Riza Dashboard.
3. Redigera Claude-konfigurationen för att inkludera Riza MCP-servern:

   {
     "mcpServers": {
       "riza-server": {
         "command": "npx",
         "args": [
           "@riza-io/riza-mcp"
         ],
         "env": {
           "RIZA_API_KEY": "your-api-key"
         }
       }
     }
   }
   

4. Spara konfigurationen och starta om Claude.
5. Bekräfta åtkomst genom att lista tillgängliga verktyg via Claude UI.

Cursor

1. Kontrollera att Node.js är installerat.
2. Hämta din Riza API-nyckel från Riza Dashboard.
3. Öppna inställningsfilen för Cursor och lägg till följande:

   {
     "mcpServers": {
       "riza-server": {
         "command": "npx",
         "args": [
           "@riza-io/riza-mcp"
         ],
         "env": {
           "RIZA_API_KEY": "your-api-key"
         }
       }
     }
   }
   

4. Spara och starta om Cursor.
5. Kontrollera att Riza MCP-servern är registrerad som tillgänglig verktygsleverantör.

Cline

1. Installera Node.js om det inte redan är installerat.
2. Skaffa din Riza API-nyckel från Riza Dashboard.
3. Lägg till följande kodsnutt i din Cline-konfigurationsfil:

   {
     "mcpServers": {
       "riza-server": {
         "command": "npx",
         "args": [
           "@riza-io/riza-mcp"
         ],
         "env": {
           "RIZA_API_KEY": "your-api-key"
         }
       }
     }
   }
   

4. Spara och starta om Cline.
5. Kontrollera att servern körs och att verktygen är tillgängliga.

Skydda API-nycklar

• Ange alltid din RIZA_API_KEY med hjälp av miljövariabler inom konfigurationen:

  "env": {
    "RIZA_API_KEY": "your-api-key"
  }
  

• För ökad säkerhet, hårdkoda inte API-nycklar i källfiler. Använd miljöspecifik konfiguration eller hantering av hemligheter.

Så här använder du denna MCP i flöden

Använda MCP i FlowHunt

För att integrera MCP-servrar i ditt FlowHunt-arbetsflöde börjar du 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 avsnittet för systemets MCP-konfiguration anger du dina MCP-serverdetaljer med detta JSON-format:

{
  "riza-server": {
    "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 möjligheter. Kom ihåg att byta ut “riza-server” till det faktiska namnet på din MCP-server och ange din egen MCP-server-URL.

Översikt

| Roots-stöd: ⛔ Ingen nämnd funnen |

Utifrån tillgänglig information exponerar Riza MCP-servern en tydlig uppsättning verktyg och har bra installationsdokumentation, men saknar explicita promptmallar, resursdefinitioner och någon referens till roots eller sampling-funktioner. Dokumentationen är minimal men funktionell.

Vår åsikt

Riza MCP är en okomplicerad, kodexekveringsfokuserad MCP-serverimplementation som passar väl för säker automation och verktygshantering i utvecklingspipelines. Dock saknas djup i dokumentationen kring prompts, resurser, roots och sampling, vilket kan begränsa flexibiliteten för bredare MCP-användningsfall. Sammantaget är det en stabil och specialiserad server för sitt syfte, men den skulle vinna på mer heltäckande MCP-dokumentation och funktionalitet.

MCP-poäng