Unleash MCP Server-integration

Vad gör “Unleash” MCP Server?

Unleash MCP Server är en implementation av Model Context Protocol (MCP) som kopplar AI-assistenter och LLM-applikationer till Unleash Feature Toggle-systemet. Den fungerar som en brygga, vilket gör det möjligt för AI-klienter att hämta status för feature-flaggor, lista projekt och hantera feature-flaggor direkt från Unleash via standardiserade MCP-gränssnitt. Denna integration låter utvecklare automatisera feature-hantering, exponera data om feature-flaggor för AI-agenter för bättre beslutsfattande och effektivisera arbetsflöden som är beroende av dynamisk feature-toggling i mjukvarusystem. Genom att tillhandahålla verktyg och resurser för interaktion med Unleash ger servern AI-drivna applikationer möjlighet att förbättra utvecklingspipelines, köra automatiserade kontroller och delta i hantering av feature-flaggor.

Lista över prompts

• flag-check: En promptmall för att kontrollera status på enskild feature-flagga i Unleash.

Lista över resurser

• flags: Exponerar data om feature-flaggor som en MCP-resurs, så att klienter kan läsa och använda informationen som kontext.
• projects: Gör det möjligt för klienter att komma åt och lista alla projekt som är konfigurerade i Unleash-systemet.

Lista över verktyg

• get-flag: Ett verktyg som hämtar status för en angiven feature-flagga från Unleash.
• get-projects: Ett verktyg som listar alla tillgängliga projekt från Unleash-servern.

Användningsområden för denna MCP-server

• Övervakning av feature-flaggor: Låt AI-agenter programmera kontrollera status på feature-flaggor och möjliggör dynamiskt beslutsfattande i arbetsflöden och automatiserade tester.
• Automatiserad hantering av feature-flaggor: Använd AI för att skapa, uppdatera eller hantera feature-flaggor baserat på kontextuella signaler eller driftsättningskrav.
• Projektupptäckt: Lista och utforska enkelt tillgängliga projekt i Unleash för att förenkla onboarding och integration för team.
• Kontextuell flaggexponering för LLM: Exponera information om feature-flaggor som kontext till språkmodeller för mer nyanserade svar och operationell medvetenhet.
• Integration med kontinuerlig driftsättning: Automatisera toggling av feature-flaggor och projekthantering som del av CI/CD-pipelines för ökad flexibilitet och minskad manuell hantering.

Hur man sätter upp det

Windsurf

1. Se till att Node.js (v18+) är installerat.
2. Lokalisera din Windsurf-konfigurationsfil.
3. Lägg till Unleash MCP-servern i mcpServers-objektet med följande JSON-snippet:

   "mcpServers": {
     "unleash-mcp": {
       "command": "npx",
       "args": ["@cuongtl1992/unleash-mcp@latest"]
     }
   }
   

4. Spara konfigurationen och starta om Windsurf.
5. Kontrollera att Unleash MCP-servern körs i Windsurf-dashboarden.

Skydda API-nycklar

Använd miljövariabler för att lagra känslig information:

{
  "mcpServers": {
    "unleash-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["@cuongtl1992/unleash-mcp@latest"],
      "env": {
        "UNLEASH_API_KEY": "${UNLEASH_API_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "apiUrl": "https://unleash.example.com/api"
      }
    }
  }
}

Claude

1. Installera Node.js (v18+) om det saknas.
2. Öppna Claude-konfigurationsfilen.
3. Lägg till Unleash MCP i mcpServers-sektionen:

   "mcpServers": {
     "unleash-mcp": {
       "command": "npx",
       "args": ["@cuongtl1992/unleash-mcp@latest"]
     }
   }
   

4. Spara filen och starta om Claude.
5. Bekräfta lyckad integration via Claudes verktygsmeny.

Cursor

1. Kontrollera att Node.js (v18+) är installerat.
2. Leta upp och redigera Cursor-konfigurationsfilen.
3. Infoga följande MCP-serverkonfiguration:

   "mcpServers": {
     "unleash-mcp": {
       "command": "npx",
       "args": ["@cuongtl1992/unleash-mcp@latest"]
     }
   }
   

4. Spara konfigurationen och starta om Cursor.
5. Kontrollera MCP-serverns status i Cursor.

Cline

1. Kontrollera att Node.js (v18+) finns tillgängligt.
2. Öppna Cline-konfigurationsfilen.
3. Lägg till Unleash MCP-serverns detaljer enligt nedan:

   "mcpServers": {
     "unleash-mcp": {
       "command": "npx",
       "args": ["@cuongtl1992/unleash-mcp@latest"]
     }
   }
   

4. Starta om Cline efter att du sparat.
5. Validera Unleash MCP-serverns funktionalitet.

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, lägg in dina MCP-serveruppgifter enligt detta JSON-format:

{
  "unleash-mcp": {
    "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 "unleash-mcp" mot din MCP-servers faktiska namn och justera URL:en därefter.

Översikt

Vår bedömning

Unleash MCP Server ger en tydlig och fokuserad integration för hantering av feature-flaggor i LLM-arbetsflöden. Repositoriet täcker alla nödvändiga MCP-primitiver, erbjuder praktiska installationsinstruktioner och visar goda säkerhetspraxis. Dock är avancerade MCP-funktioner som sampling och roots inte explicit dokumenterade. Sammantaget är det en solid, specialiserad MCP-server med tydligt värde för utvecklare.

MCP Score