Máy chủ Fingertip MCP

Máy chủ Fingertip MCP

Máy chủ Fingertip MCP cho phép trợ lý AI tương tác với cơ sở dữ liệu, hệ thống tệp, API và dịch vụ bên ngoài, mở rộng trí tuệ và tính hữu dụng cho lập trình viên.

Máy chủ Fingertip MCP làm gì?

Fingertip MCP (Model Context Protocol) Server đóng vai trò là cầu nối mạnh mẽ giữa các trợ lý AI và nguồn dữ liệu ngoài, API hoặc dịch vụ. Bằng cách cung cấp một giao diện tiêu chuẩn, nó cho phép luồng công việc phát triển đòi hỏi truy cập động tới cơ sở dữ liệu, hệ thống tệp, API và các tài nguyên khác trực tiếp từ các client AI. Lập trình viên có thể sử dụng Fingertip MCP Server để đơn giản hóa các tác vụ như truy vấn thông tin, quản lý tệp, tích hợp với dịch vụ bên thứ ba hoặc tự động hoá các thao tác lặp lại trong môi trường lập trình của mình. Điều này không chỉ tăng tốc phát triển mà còn mở rộng phạm vi và trí thông minh của trợ lý AI bằng cách cung cấp cho chúng các công cụ thực thi và dữ liệu thời gian thực.

Danh sách Prompt

Không tìm thấy thông tin trong kho lưu trữ về mẫu prompt.

Danh sách Tài nguyên

Không tìm thấy thông tin về tài nguyên cung cấp cho client AI trong kho lưu trữ.

Danh sách Công cụ

Không tìm thấy thông tin về công cụ cụ thể do Fingertip MCP Server cung cấp trong server.py hoặc các tệp liên quan.

Các trường hợp sử dụng của MCP Server này

Không có mô tả chi tiết về trường hợp sử dụng trong kho lưu trữ.

Cách thiết lập

Windsurf

  1. Đảm bảo Node.js đã được cài đặt trên hệ thống của bạn.
  2. Mở tệp cấu hình Windsurf.
  3. Thêm Fingertip MCP Server vào phần mcpServers sử dụng đoạn JSON sau:
{
  "fingertip-mcp": {
    "command": "npx",
    "args": ["@fingertip/mcp-server@latest"]
  }
}
  1. Lưu cấu hình và khởi động lại Windsurf.
  2. Xác minh Fingertip MCP Server đang chạy và truy cập được trong môi trường Windsurf của bạn.

Claude

  1. Cài đặt Node.js nếu chưa có.
  2. Định vị tệp cấu hình Claude.
  3. Thêm đoạn sau vào phần mcpServers:
{
  "fingertip-mcp": {
    "command": "npx",
    "args": ["@fingertip/mcp-server@latest"]
  }
}
  1. Lưu thay đổi và khởi động lại Claude.
  2. Xác nhận Fingertip MCP Server đã được tích hợp.

Cursor

  1. Đảm bảo Node.js đã được cài đặt.
  2. Mở tệp cấu hình/settings của Cursor.
  3. Thêm cấu hình Fingertip MCP Server:
{
  "fingertip-mcp": {
    "command": "npx",
    "args": ["@fingertip/mcp-server@latest"]
  }
}
  1. Lưu và khởi động lại Cursor.
  2. Kiểm tra máy chủ đã có trong danh sách MCP servers.

Cline

  1. Đảm bảo Node.js đã sẵn sàng.
  2. Sửa tệp cấu hình Cline.
  3. Thêm Fingertip MCP Server như sau:
{
  "fingertip-mcp": {
    "command": "npx",
    "args": ["@fingertip/mcp-server@latest"]
  }
}
  1. Lưu tệp và khởi động lại Cline.
  2. Xác minh trạng thái máy chủ trong Cline.

Bảo mật API key (cho mọi nền tảng)

Để bảo mật API key, hãy sử dụng biến môi trường trong cấu hình của bạn. Ví dụ:

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

Cách sử dụng MCP này trong các flow

Sử dụng MCP trong FlowHunt

Để tích hợp MCP servers vào luồng FlowHunt, hãy bắt đầu bằng cách thêm thành phần MCP vào flow và kết nối nó với tác nhân 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:

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

Sau khi cấu hình, tác nhân AI sẽ có thể sử dụng MCP này như một công cụ với toàn bộ chức năng và khả năng của nó. Lưu ý thay “fingertip-mcp” thành tên thực tế của máy chủ MCP và thay URL bằng địa chỉ MCP server của bạn.


Tổng quan

PhầnCó sẵnGhi chú/Chi tiết
Tổng quanDựa trên mô tả MCP.
Danh sách PromptKhông tìm thấy mẫu prompt.
Danh sách Tài nguyênKhông có tài nguyên trong repo.
Danh sách Công cụKhông thấy công cụ trong code/tài liệu.
Bảo mật API keyĐã có hướng dẫn.
Hỗ trợ sampling (không quan trọng khi đánh giá)Không có bằng chứng hỗ trợ sampling.

Ý kiến của chúng tôi

Kho lưu trữ Fingertip MCP Server thiếu tài liệu chi tiết và thông tin rõ ràng về prompt, tài nguyên, công cụ hoặc các tính năng MCP nâng cao. Hướng dẫn thiết lập khá chung và chưa có bằng chứng về khả năng MCP nâng cao. Dựa vào các bảng trên, chúng tôi chấm MCP này 2/10 về khả năng sử dụng và tài liệu.

Điểm MCP

Có LICENSE⛔ (Không phát hiện LICENSE)
Có ít nhất một công cụ
Số lượng Fork0
Số lượng Star0

Câu hỏi thường gặp

Máy chủ Fingertip MCP là gì?

Máy chủ Fingertip MCP là một cầu nối cho phép các trợ lý AI tương tác động với cơ sở dữ liệu ngoài, hệ thống tệp, API và dịch vụ bên thứ ba, mở rộng phạm vi và trí thông minh cho luồng công việc dựa trên AI.

Làm thế nào để thiết lập Fingertip MCP Server?

Bạn có thể thiết lập Fingertip MCP Server trong các nền tảng phát triển như Windsurf, Claude, Cursor hoặc Cline bằng cách thêm nó vào tệp cấu hình và khởi động lại môi trường của bạn. Các đoạn JSON chi tiết được cung cấp cho từng nền tảng.

Làm sao để bảo mật API key khi dùng Fingertip MCP Server?

Bạn nên sử dụng biến môi trường cho API key và thông tin nhạy cảm. Trong cấu hình, hãy gán API key với cú pháp `${API_KEY_ENV_VAR}` dưới các trường `env` và `inputs`.

Có ví dụ prompt, tài nguyên hay công cụ đi kèm không?

Không, tài liệu và kho lưu trữ Fingertip MCP Server hiện tại không cung cấp mẫu prompt, tài nguyên hay công cụ cụ thể.

Điểm đánh giá tổng quan về khả năng sử dụng và tài liệu là bao nhiêu?

Do tài liệu hạn chế và thiếu các tính năng nâng cao, điểm đánh giá tổng thể cho Fingertip MCP Server là 2 trên 10.

Tăng tốc luồng công việc AI của bạn với Fingertip MCP

Kết nối các tác nhân AI với dữ liệu thực tế, tự động hoá tác vụ và tối ưu hoá phát triển bằng Máy chủ Fingertip MCP. Hãy thử với FlowHunt hoặc tích hợp vào môi trường lập trình bạn yêu thích.

Tìm hiểu thêm

Máy chủ Root Signals MCP
Máy chủ Root Signals MCP

Máy chủ Root Signals MCP

Máy chủ Root Signals MCP kết nối các trợ lý AI với Nền tảng Đánh giá Root Signals, cho phép tự động hóa nâng cao, thu thập số liệu và điều phối quy trình làm vi...

5 phút đọc
AI MCP Server +5
Firefly MCP Server
Firefly MCP Server

Firefly MCP Server

Firefly MCP Server cho phép phát hiện, quản lý và mã hóa tài nguyên bằng AI một cách liền mạch trên các môi trường Cloud và SaaS của bạn. Tích hợp với các công ...

6 phút đọc
AI Cloud +5
BuiltWith MCP Server
BuiltWith MCP Server

BuiltWith MCP Server

BuiltWith MCP Server cho phép các tác nhân AI phân tích và xác định các công nghệ được sử dụng phía sau bất kỳ website nào bằng cách kết nối các truy vấn ngôn n...

5 phút đọc
AI MCP Server +4