Firefly MCP Sunucusu

“Firefly” MCP Sunucusu ne yapar?

Firefly MCP (Model Context Protocol) Sunucusu, Firefly platformu ile entegre olmak üzere tasarlanmış TypeScript tabanlı bir sunucudur. Yapay zeka asistanları ile Bulut ve SaaS ortamlarınız arasında sorunsuz bağlantı sağlar. Temel görevi, yapay zeka istemcilerinin AWS veya diğer bulut sağlayıcıları gibi bağlı hesaplardan kaynakları keşfetmesini, yönetmesini ve kod olarak tanımlamasını sağlamaktır. Kaynak keşfi ve kodlama yeteneklerini açığa çıkararak Firefly MCP, altyapı yönetimi ve otomasyonu gibi görevler için yapay zeka destekli iş akışlarını mümkün kılar. Sunucu, güvenli kimlik doğrulama destekler ve Claude ile Cursor dahil olmak üzere geliştirme araçlarına kolay entegrasyon için tasarlanmıştır. Böylece geliştiriciler doğal dil sorguları ve Kod Olarak Altyapı üretimiyle verimliliklerini artırır.

Komut Listesi

• Depoda açıkça dokümante edilmiş özel bir istem şablonu yok.

Kaynak Listesi

• Kaynak Keşfi: Bağlı Bulut ve SaaS hesaplarınızdaki tüm kaynakları yapay zeka destekli sorgular için sunar.
• Kaynak Kodlama: Keşfedilen kaynakların Kod Olarak Altyapı (ör. Terraform şablonları) şeklinde temsil edilmesini sağlar.
• Güvenli Kimlik Doğrulama: Firefly tarafından yönetilen kaynaklarla güvenli etkileşim için erişim anahtarları kullanır.

Araç Listesi

• Depo dosyalarında (ör. server.py veya eşdeğeri TypeScript dosyası) açıkça listelenmiş bir araç yok.

Bu MCP Sunucusunun Kullanım Alanları

• Bulut Kaynak Keşfi: Doğal dil ile AWS ve diğer bulut hesaplarınızdaki tüm kaynakları (ör. EC2 instance’ları) sorgulayın ve listeleyin.
• Kod Olarak Altyapı Üretimi: Keşfedilen kaynakları otomatik olarak Terraform veya diğer IaC formatlarına kodlayarak mühendislik süresinden tasarruf edin.
• Güvenli Çoklu Bulut Yönetimi: Birden fazla bulut ve SaaS sağlayıcısındaki kaynakları güvenli, birleşik kimlik doğrulama ile yönetin.
• Yapay Zeka Geliştirme Araçlarıyla Entegrasyon: Cursor, Claude veya benzeri araçlarla Firefly MCP’nin yeteneklerini geliştirme iş akışlarınızda kullanın.
• Altyapı Görevlerinin Otomasyonu: Yapay zeka ajanlarının tekrarlayan altyapı yönetim görevlerini otomatikleştirmesini sağlayarak verimliliği artırın ve hataları azaltın.

Nasıl Kurulur?

Windsurf

1. Node.js (v14+) ve npm/yarn kurulu olduğundan emin olun.
2. Firefly hesabınızdan Firefly erişim anahtarlarını oluşturun.
3. MCP sunucusunu npx ile kurun:

   npx @fireflyai/firefly-mcp
   

4. mcp.json yapılandırmanızı güncelleyin:

   {
     "mcpServers": {
       "firefly": {
         "command": "npx",
         "args": ["-y", "@fireflyai/firefly-mcp"],
         "env": {
           "FIREFLY_ACCESS_KEY": "your_access_key",
           "FIREFLY_SECRET_KEY": "your_secret_key"
         }
       }
     }
   }
   

5. Değişiklikleri kaydedin ve gerekirse Windsurf’u yeniden başlatın.

Claude

1. Önkoşullar: Node.js (v14+) ve Firefly erişim anahtarları.
2. MCP sunucusunu başlatın:

   npx @fireflyai/firefly-mcp --sse --port 6001
   

3. Claude yapılandırmanıza ekleyin:

   {
     "mcpServers": {
       "firefly": {
         "url": "http://localhost:6001/sse"
       }
     }
   }
   

4. Kaydedin ve Claude’u yeniden başlatın. Entegrasyonu doğrulayın.

Cursor

1. Node.js kurun ve Firefly kimlik bilgilerini edinin.
2. Sunucuyu yukarıda açıklandığı gibi çalıştırın.
3. Cursor içinde, MCP sunucusuna Cursor’un Model Context Protocol belgelerine göre bağlanın.
4. Örnek yapılandırma:

   {
     "mcpServers": {
       "firefly": {
         "url": "http://localhost:6001/sse"
       }
     }
   }
   

5. Cursor’un uzantısını kullanarak Firefly MCP ile etkileşime geçin.

Cline

1. Node.js ve Firefly kimlik bilgilerini ayarlayın.
2. MCP sunucusunu başlatın:

   npx @fireflyai/firefly-mcp --sse --port 6001
   

3. Yapılandırma dosyasına (mcp.json) ekleyin:

   {
     "mcpServers": {
       "firefly": {
         "url": "http://localhost:6001/sse"
       }
     }
   }
   

4. Değişikliklerin uygulanması için Cline’ı kaydedin ve yeniden başlatın.

API Anahtarlarının Güvenliği

Erişim anahtarlarınızı daima gizli tutun ve kimlik bilgileri için ortam değişkenlerini tercih edin:

{
  "mcpServers": {
    "firefly": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@fireflyai/firefly-mcp"],
      "env": {
        "FIREFLY_ACCESS_KEY": "your_access_key",
        "FIREFLY_SECRET_KEY": "your_secret_key"
      }
    }
  }
}

Bu MCP’yi akışlar içinde nasıl kullanılır?

FlowHunt’ta MCP kullanımı

MCP sunucularını FlowHunt iş akışınıza entegre etmek için, akışınıza MCP bileşenini ekleyin ve bunu yapay zeka ajanınıza bağlayın:

MCP bileşenine tıklayarak yapılandırma panelini açın. Sistem MCP yapılandırması bölümünde, MCP sunucu bilgilerinizi şu JSON formatında girin:

{
  "firefly": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Yapılandırdıktan sonra, yapay zeka ajanı artık bu MCP’yi tüm işlevlerine ve yeteneklerine erişebilen bir araç olarak kullanabilir. “firefly” adını kendi MCP sunucunuzun adıyla ve URL’yi kendi MCP sunucu adresinizle değiştirmeyi unutmayın.

Genel Bakış

Mevcut dokümantasyon ve depo yapısına dayanarak, Firefly MCP sağlam bir genel bakış, güvenlik rehberi ve kaynak entegrasyonu sunar; ancak istem şablonları, araçlar, kökler ve örnekleme özellikleri konusunda ayrıntıdan yoksundur. Bu nedenle işlevsel olsa da MCP yeteneklerinin kapsamı için tam olarak belgelenmemiştir.

Bizim görüşümüz

MCP Skoru: 5/10
Firefly MCP, kurulum, kullanım ve kaynak entegrasyonu için temel gereksinimleri karşılar; açık dokümantasyon ve esnek bir lisans sunar, ancak gelişmiş MCP özellikleri ve ayrıntılı araç/komut desteği halka açık deposunda bulunmamaktadır.

MCP Skoru