Firefly MCP Server

Firefly MCP Server làm gì?

Firefly MCP (Model Context Protocol) Server là một máy chủ dựa trên TypeScript được thiết kế để tích hợp với nền tảng Firefly, cho phép kết nối liền mạch giữa trợ lý AI và môi trường Cloud cũng như SaaS của bạn. Vai trò chính của nó là cho phép các client AI phát hiện, quản lý và mã hóa tài nguyên từ các tài khoản đã liên kết như AWS hoặc các nhà cung cấp cloud khác. Bằng cách cung cấp khả năng phát hiện và mã hóa tài nguyên, Firefly MCP thúc đẩy quy trình làm việc dựa trên AI cho các nhiệm vụ như quản lý và tự động hóa hạ tầng. Máy chủ hỗ trợ xác thực an toàn và được xây dựng để dễ dàng tích hợp với các công cụ phát triển như Claude và Cursor, giúp nâng cao hiệu suất lập trình viên thông qua truy vấn ngôn ngữ tự nhiên và sinh Hạ tầng dưới dạng mã.

Danh sách Prompts

• Không có template prompt rõ ràng nào được ghi nhận trong repository.

Danh sách tài nguyên

• Phát hiện tài nguyên: Cung cấp toàn bộ tài nguyên trên các tài khoản Cloud và SaaS đã liên kết của bạn để truy vấn hỗ trợ AI.
• Mã hóa tài nguyên: Cho phép tài nguyên được phát hiện được biểu diễn dưới dạng Hạ tầng dưới dạng mã (ví dụ: mẫu Terraform).
• Xác thực an toàn: Sử dụng khóa truy cập để tương tác an toàn với các tài nguyên được Firefly quản lý.

Danh sách công cụ

• Không có công cụ rõ ràng nào được liệt kê trong các tệp repository (như server.py hoặc file TypeScript tương đương).

Các trường hợp sử dụng của MCP Server này

• Phát hiện tài nguyên Cloud: Truy vấn và liệt kê tất cả tài nguyên (ví dụ: EC2 instances) trên các tài khoản AWS hoặc cloud khác của bạn bằng ngôn ngữ tự nhiên.
• Sinh Hạ tầng dưới dạng mã: Tự động mã hóa tài nguyên đã phát hiện thành Terraform hoặc các định dạng IaC khác, tiết kiệm thời gian kỹ sư.
• Quản lý đa đám mây an toàn: Quản lý tài nguyên trên nhiều nhà cung cấp cloud và SaaS với xác thực hợp nhất, an toàn.
• Tích hợp với công cụ phát triển AI: Sử dụng Cursor, Claude hoặc các công cụ tương tự để tận dụng khả năng của Firefly MCP trong quy trình làm việc của bạn.
• Tự động hóa các tác vụ hạ tầng: Cho phép AI agent tự động hóa các tác vụ quản lý hạ tầng lặp đi lặp lại, nâng cao hiệu quả và giảm lỗi.

Cách thiết lập

Windsurf

1. Đảm bảo đã cài đặt Node.js (v14+) và npm/yarn.
2. Tạo khóa truy cập Firefly từ tài khoản Firefly của bạn.
3. Cài đặt máy chủ MCP bằng npx:

   npx @fireflyai/firefly-mcp
   

4. Cập nhật cấu hình mcp.json của bạn:

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

5. Lưu thay đổi và khởi động lại Windsurf nếu cần.

Claude

1. Yêu cầu: Node.js (v14+) và khóa truy cập Firefly.
2. Khởi động máy chủ MCP:

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

3. Thêm vào cấu hình Claude của bạn:

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

4. Lưu và khởi động lại Claude. Xác nhận tích hợp.

Cursor

1. Cài đặt Node.js và lấy thông tin xác thực Firefly.
2. Chạy máy chủ như hướng dẫn ở trên.
3. Trong Cursor, kết nối tới máy chủ MCP theo tài liệu Model Context Protocol của Cursor.
4. Ví dụ cấu hình:

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

5. Sử dụng extension của Cursor để tương tác với Firefly MCP.

Cline

1. Thiết lập Node.js và thông tin xác thực Firefly.
2. Khởi động máy chủ MCP:

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

3. Trong tệp cấu hình (mcp.json), thêm:

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

4. Lưu và khởi động lại Cline để áp dụng thay đổi.

Bảo mật API Key

Luôn giữ bí mật các khóa truy cập và ưu tiên lưu thông tin xác thực dưới dạng biến môi trường:

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

Cách sử dụng MCP này trong flows

Sử dụng MCP trong FlowHunt

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

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

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

Sau khi cấu hình, AI agent sẽ có thể sử dụng MCP này như một công cụ với toàn bộ chức năng và khả năng của nó. Lưu ý thay “firefly” thành tên thực tế của MCP server bạn dùng và thay đổi URL thành địa chỉ MCP server của bạn.

Tổng quan

Dựa trên tài liệu và cấu trúc repository có sẵn, Firefly MCP cung cấp tổng quan tốt, hướng dẫn bảo mật và tích hợp tài nguyên, nhưng thiếu chi tiết về template prompt, công cụ, roots và tính năng sampling. Vì vậy, nó vận hành được nhưng chưa đầy đủ tài liệu cho toàn bộ tính năng MCP.

Đánh giá của chúng tôi

Điểm MCP: 5/10
Firefly MCP đáp ứng các yêu cầu cơ bản về thiết lập, sử dụng và tích hợp tài nguyên với tài liệu rõ ràng và giấy phép mở, nhưng thiếu các tính năng MCP nâng cao cùng hỗ trợ công cụ/prompt chi tiết trong repository công khai.

MCP Score