
Kubernetes MCP-server
Kubernetes MCP-server fungerar som en brygga mellan AI-assistenter och Kubernetes/OpenShift-kluster, vilket möjliggör programmatisk resursxadhantering, poddxado...
Ett strategiskt skyddsräcke för AI-arbetsflöden som möjliggör självutvärdering och felprevention, förbättrar kvalitet och främjar reflekterande utveckling.
Vibe Check MCP-servern är utformad som ett verktyg för sanity check av AI-arbetsflöden och fungerar som ett strategiskt avbrottsmönster för att förhindra kaskader av fel och tunnelseende vid komplexa utvecklingsuppgifter. Genom integration med AI-assistenter utnyttjar den “Vibe Check”-verktyget—stödd av LearnLM 1.5 Pro (Gemini API) och finjusterad för pedagogik och metakognition—för att förbättra arbetsflödesstrategier och uppmuntra reflekterande problemlösning. Denna server gör det möjligt för AI-system att pausa, utvärdera sitt aktuella resonemang eller angreppssätt och justera innan de går vidare, vilket minimerar risken för ackumulerade misstag och förbättrar kodkvalitet och beslutsfattande i automatiserade eller assisterade utvecklingsflöden.
windsurf.config.json
).mcpServers
:{
"mcpServers": {
"vibe-check-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["@vibe-check/mcp-server@latest"]
}
}
}
claude_desktop_config.json
).{
"mcpServers": {
"vibe-check-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["@vibe-check/mcp-server@latest"]
}
}
}
cursor.config.json
).{
"mcpServers": {
"vibe-check-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["@vibe-check/mcp-server@latest"]
}
}
}
{
"mcpServers": {
"vibe-check-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["@vibe-check/mcp-server@latest"]
}
}
}
Skydda API-nycklar med miljövariabler:
.env
-fil enligt .env.example
:GEMINI_API_KEY=your_google_gemini_api_key
{
"env": {
"GEMINI_API_KEY": "your_google_gemini_api_key"
},
"inputs": {}
}
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 anger du dina MCP-serverdetaljer med detta JSON-format:
{
"vibe-check-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 kapaciteter. Kom ihåg att ändra “vibe-check-mcp” till det faktiska namnet på din MCP-server och ersätt URL:en med din egen MCP-server-URL.
Sektion | Tillgänglighet | Detaljer/Kommentarer |
---|---|---|
Översikt | ✅ | |
Lista över promptar | ⛔ | Inga promptmallar hittades i repo/dokumentation |
Lista över resurser | ⛔ | Inga explicita MCP-resurser definierade |
Lista över verktyg | ✅ | “Vibe Check”-verktyg |
Skydda API-nycklar | ✅ | Använder .env och dokumenterat i .env.example |
Samplingstöd (mindre viktigt i utvärdering) | ⛔ | Ej nämnt i dokumentation eller kod |
Roots-stöd: Ej nämnt.
Jag skulle ge denna MCP-server ett 5/10. Den har ett tydligt syfte, öppen licens och grundläggande verktyg, men saknar omfattande dokumentation för promptar, resurser och avancerade MCP-funktioner (rötter, sampling).
Har LICENSE | ✅ (MIT) |
---|---|
Har minst ett verktyg | ✅ |
Antal forkar | 11 |
Antal stjärnor | 70 |
Vibe Check MCP-servern är ett verktyg för kontroll av AI-arbetsflöden. Den avbryter potentiellt problematiska resonemangskedjor, uppmanar AI-agenter att reflektera och omkalibrera samt ger metakognitiv feedback via LearnLM 1.5 Pro (Gemini API).
Genom att strategiskt pausa och utvärdera pågående AI-resonemang hjälper Vibe Check till att förhindra kaskader av fel och tunnelseende, vilket förbättrar kod- och beslutskvalitet i utvecklingsflöden.
Användningsområden inkluderar AI-arbetsflödeskontroller, utvecklarhandledning, automatiserad kodgranskning, felprevention och dynamisk strategioptimering för AI-agenter.
Använd en `.env`-fil för att lagra din Gemini API-nyckel på ett säkert sätt. Referera till denna miljövariabel i din MCP-serverkonfiguration för att undvika exponering av känslig information.
Ja! Lägg till MCP-komponenten i ditt FlowHunt-flöde och konfigurera den med din servers streambara HTTP-URL. Detta gör att AI-agenten får tillgång till alla Vibe Check-funktioner i ditt arbetsflöde.
Integrera Vibe Check MCP-servern i dina FlowHunt-arbetsflöden för att förbättra AI-resonemang, minska fel och höja utvecklingskvaliteten med metakognitiv feedback.
Kubernetes MCP-server fungerar som en brygga mellan AI-assistenter och Kubernetes/OpenShift-kluster, vilket möjliggör programmatisk resursxadhantering, poddxado...
Debugg AI MCP-server erbjuder AI-driven webbläsarautomatisering och end-to-end UI-testning för webbapplikationer. Integrera med FlowHunt eller CI/CD-pipelines f...
Kubernetes MCP Server fungerar som en brygga mellan AI-assistenter och Kubernetes-kluster, vilket möjliggör AI-drivna automatiseringar, resursxadhantering och D...