Máy chủ Phoenix MCP

Máy chủ Phoenix MCP

Kết nối trợ lý AI của bạn với bất kỳ nguồn dữ liệu hoặc API bên ngoài nào với Phoenix MCP Server—mở khóa quy trình làm việc nâng cao và tự động hóa trong FlowHunt.

Máy chủ “Phoenix” MCP làm gì?

Phoenix MCP (Model Context Protocol) Server được thiết kế để kết nối trợ lý AI với các nguồn dữ liệu và dịch vụ bên ngoài, cho phép quy trình phát triển nâng cao. Bằng việc tận dụng chuẩn MCP, Phoenix đóng vai trò cầu nối giữa mô hình AI và các tài nguyên ngoài như API, cơ sở dữ liệu hoặc hệ thống tệp. Sự tích hợp này giúp trợ lý AI thực hiện các tác vụ như truy vấn cơ sở dữ liệu, quản lý tệp hay tương tác với API, từ đó đơn giản hóa quy trình phát triển, gỡ lỗi và vận hành cho các ứng dụng tập trung AI. Thiết kế mô-đun của Phoenix MCP Server cho phép nhà phát triển dễ dàng mở rộng tài nguyên và công cụ cho quy trình sử dụng LLM, tăng cường tự động hóa và linh hoạt cho nhiều tác vụ kỹ thuật khác nhau.

Danh sách Prompt

Không tìm thấy mẫu prompt nào trong các tệp hoặc tài liệu được cung cấp.

Danh sách tài nguyên

Không tìm thấy tài nguyên nào trong các tệp hoặc tài liệu được cung cấp.

Danh sách công cụ

Không xác định được công cụ nào trong server.py hoặc điểm vào tương đương cho máy chủ MCP này.

Các trường hợp sử dụng của MCP Server này

Không có trường hợp sử dụng cụ thể nào được ghi nhận hoặc tham chiếu trong các tệp hoặc tài liệu được cung cấp.

Cách thiết lập

Windsurf

  1. Đảm bảo bạn đã cài đặt Node.js.
  2. Mở tệp cấu hình Windsurf của bạn.
  3. Thêm Phoenix MCP Server vào phần cấu hình mcpServers.
  4. Lưu thay đổi và khởi động lại Windsurf.
  5. Kiểm tra đảm bảo máy chủ MCP đang chạy và có thể truy cập.

Ví dụ JSON:

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

Claude

  1. Cài đặt Node.js nếu chưa có.
  2. Tìm tệp cấu hình Claude.
  3. Thêm thiết lập Phoenix MCP Server vào phần mcpServers.
  4. Lưu và khởi động lại Claude.
  5. Xác nhận kết nối của máy chủ MCP.

Ví dụ JSON:

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

Cursor

  1. Đảm bảo đã cài đặt Node.js.
  2. Chỉnh sửa tệp cấu hình Cursor.
  3. Thêm Phoenix MCP Server vào mục mcpServers.
  4. Lưu thay đổi và khởi động lại Cursor.
  5. Kiểm tra điểm cuối MCP để xác thực hoạt động.

Ví dụ JSON:

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

Cline

  1. Cài đặt Node.js nếu chưa có.
  2. Tìm tệp cấu hình của Cline.
  3. Thêm Phoenix MCP Server vào phần mcpServers.
  4. Lưu và khởi động lại Cline.
  5. Đảm bảo máy chủ MCP đã hoạt động.

Ví dụ JSON:

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

Bảo mật khóa API: Lưu trữ các khóa API hoặc thông tin đăng nhập nhạy cảm bằng biến môi trường. Tham chiếu chúng trong cấu hình như bên dưới:

Ví dụ JSON với biến môi trường:

"mcpServers": {
  "phoenix-mcp": {
    "command": "npx",
    "args": ["@phoenix/mcp-server@latest"],
    "env": {
      "API_KEY": "${API_KEY}"
    },
    "inputs": {
      "apiKey": "${API_KEY}"
    }
  }
}

Cách sử dụng MCP này trong flows

Sử dụng MCP trong FlowHunt

Để tích hợp máy chủ MCP vào quy trình FlowHunt, hãy bắt đầu bằng cách thêm thành phần MCP vào flow và kết nối nó với agent AI của bạn:

FlowHunt MCP flow

Nhấn vào thành phần MCP để mở bảng cấu hình. Trong phần cấu hình hệ thống MCP, chèn thông tin máy chủ MCP của bạn theo định dạng JSON sau:

{
  "phoenix-mcp": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Sau khi cấu hình, agent AI có thể sử dụng MCP này như một công cụ với đầy đủ chức năng và khả năng. Hãy nhớ đổi "phoenix-mcp" thành tên thực tế của máy chủ MCP và thay địa chỉ URL bằng địa chỉ máy chủ MCP của bạn.


Tổng quan

MụcKhả dụngChi tiết/Ghi chú
Tổng quan
Danh sách Prompt
Danh sách Tài nguyên
Danh sách Công cụ
Bảo mật khóa API
Hỗ trợ Sampling (không quan trọng khi đánh giá)

Dựa trên các thông tin hiện có, kho “phoenix-mcp” thiếu tài liệu về mẫu prompt, tài nguyên, công cụ hoặc trường hợp sử dụng. Hướng dẫn thiết lập mang tính chung chung, và không có bằng chứng về hỗ trợ sampling hoặc roots. Kho này dường như đang ở giai đoạn đầu hoặc chưa được tài liệu hóa đầy đủ về các tính năng MCP.


Điểm MCP

Có LICENSE
Có ít nhất một công cụ
Số Forks0
Số Stars0

Tổng thể, dựa trên mức độ hoàn thiện tài liệu và tính năng MCP hiện có, Phoenix MCP Server được đánh giá 2/10.

Câu hỏi thường gặp

Phoenix MCP Server là gì?

Phoenix MCP Server kết nối trợ lý AI với các nguồn dữ liệu và dịch vụ bên ngoài bằng chuẩn MCP, cho phép quy trình làm việc của bạn tương tác với API, cơ sở dữ liệu hoặc hệ thống tệp để tự động hóa và phát triển nâng cao.

Cách thiết lập Phoenix MCP Server trong FlowHunt như thế nào?

Thêm Phoenix MCP Server vào tệp cấu hình của nền tảng tại phần `mcpServers`, sử dụng lệnh và tham số được cung cấp. Lưu và khởi động lại nền tảng để kết nối được kích hoạt.

Làm thế nào để bảo mật khóa API cho Phoenix MCP Server?

Lưu thông tin đăng nhập nhạy cảm bằng biến môi trường và tham chiếu trong cấu hình của bạn, ví dụ: { "env": { "API_KEY": "${API_KEY}" }, "inputs": { "apiKey": "${API_KEY}" } }

Các tính năng chính của Phoenix MCP Server là gì?

Phoenix MCP Server có tích hợp mô-đun với tài nguyên bên ngoài, thiết lập dễ dàng với FlowHunt và khả năng mở rộng quy trình AI của bạn với quyền truy cập API, cơ sở dữ liệu hoặc hệ thống tệp.

Có hỗ trợ mẫu prompt hoặc công cụ tích hợp sẵn không?

Hiện tại, Phoenix MCP Server chưa có mẫu prompt hoặc công cụ tích hợp sẵn, và tài liệu về tài nguyên và ví dụ sử dụng còn hạn chế.

Bắt đầu với Phoenix MCP Server

Đơn giản hóa quy trình phát triển AI của bạn và tích hợp dịch vụ bên ngoài dễ dàng với Phoenix MCP Server trong FlowHunt.

Tìm hiểu thêm

Tích Hợp Máy Chủ Azure MCP
Tích Hợp Máy Chủ Azure MCP

Tích Hợp Máy Chủ Azure MCP

Azure MCP Server cho phép tích hợp liền mạch giữa các tác nhân AI và hệ sinh thái đám mây của Azure, hỗ trợ tự động hóa AI, quản lý tài nguyên và điều phối quy ...

5 phút đọc
Azure Cloud +4
Tích Hợp Máy Chủ ModelContextProtocol (MCP)
Tích Hợp Máy Chủ ModelContextProtocol (MCP)

Tích Hợp Máy Chủ ModelContextProtocol (MCP)

Máy chủ ModelContextProtocol (MCP) hoạt động như một cầu nối giữa các tác nhân AI và các nguồn dữ liệu, API, dịch vụ bên ngoài, cho phép người dùng FlowHunt xây...

4 phút đọc
AI Integration +4
Máy chủ Giao thức Ngữ cảnh Mô hình (MCP)
Máy chủ Giao thức Ngữ cảnh Mô hình (MCP)

Máy chủ Giao thức Ngữ cảnh Mô hình (MCP)

Máy chủ Giao thức Ngữ cảnh Mô hình (MCP) kết nối các trợ lý AI với nguồn dữ liệu ngoài, API và dịch vụ, giúp tích hợp quy trình phức tạp và quản lý bảo mật các ...

4 phút đọc
AI MCP +4