Máy chủ Fireproof MCP

Máy chủ “Fireproof” MCP làm gì?

Fireproof MCP (Model Context Protocol) Server đóng vai trò cầu nối giữa trợ lý AI và cơ sở dữ liệu Fireproof, cho phép lưu trữ và truy xuất tài liệu JSON một cách liền mạch thông qua công cụ LLM. Nó cung cấp một cách đơn giản nhưng hiệu quả để thực hiện các thao tác CRUD (Tạo, Đọc, Cập nhật, Xóa) và cho phép truy vấn, sắp xếp tài liệu theo bất kỳ trường nào. Máy chủ này nâng cao quy trình phát triển AI bằng cách cho phép trợ lý tương tác với dữ liệu lâu dài thông qua lập trình, giúp quản lý thông tin có cấu trúc, tự động hóa các tác vụ dựa trên dữ liệu và tích hợp với công cụ hoặc API bên ngoài dễ dàng hơn. Fireproof MCP Server đặc biệt hữu ích trong các tình huống AI cần đọc hoặc sửa đổi dữ liệu ngay lập tức, hỗ trợ phát triển và thử nghiệm nâng cao.

Danh sách Prompts

Không có mẫu prompt nào được đề cập trong kho lưu trữ.

Danh sách Tài nguyên

Không có tài nguyên MCP cụ thể nào được mô tả trong tài liệu hoặc file hiện có.

Danh sách Công cụ

• Thao tác CRUD: Máy chủ triển khai các thao tác Tạo, Đọc, Cập nhật và Xóa cơ bản cho tài liệu JSON, cho phép AI client quản lý dữ liệu có cấu trúc của riêng mình trong cơ sở dữ liệu Fireproof.
• Truy vấn tài liệu: Cho phép truy vấn tài liệu và sắp xếp theo bất kỳ trường nào, mang đến sự linh hoạt cho AI client trong việc truy xuất và thao tác dữ liệu.

Các trường hợp sử dụng MCP Server này

• Lưu trữ dữ liệu lâu dài cho LLM: Cho phép trợ lý AI lưu trữ và truy xuất tài liệu JSON có cấu trúc trong quy trình của mình, ví dụ lưu lịch sử hội thoại, sở thích người dùng hoặc trạng thái ứng dụng.
• Thử nghiệm ứng dụng AI: Xây dựng và kiểm thử nhanh các ứng dụng dùng LLM cần lưu trữ backend mà không cần thiết lập hạ tầng cơ sở dữ liệu đầy đủ.
• Quản lý cơ sở dữ liệu: Sử dụng máy chủ để quản lý, cập nhật và truy vấn tập hợp tài liệu cho các tác vụ như quản lý dự án, ghi chú, hoặc theo dõi kho hàng.
• Khám phá mã nguồn và lưu trữ metadata: Lưu trữ và cập nhật metadata hoặc chú thích liên quan đến mã nguồn, giúp AI agent theo dõi thay đổi mã, ghi chú đánh giá hoặc tài liệu hướng dẫn.
• Tích hợp API: Làm backend nhẹ cho tích hợp các API ngoài, những nơi cần lưu trữ lâu dài hoặc ghi log kết quả.

Cách thiết lập

Windsurf

1. Đảm bảo đã cài đặt Node.js và đã tải mã nguồn máy chủ Fireproof MCP.
2. Xây dựng máy chủ: npm install và npm build.
3. Xác định file cấu hình của Windsurf (tham khảo tài liệu Windsurf).
4. Thêm máy chủ Fireproof MCP vào cấu hình:

   {
     "mcpServers": {
       "fireproof": {
         "command": "/path/to/fireproof-mcp/build/index.js"
       }
     }
   }
   

5. Lưu file và khởi động lại Windsurf.
6. Kiểm tra máy chủ đã được đăng ký trong danh sách máy chủ MCP.

Claude

1. Tải về và xây dựng Fireproof MCP server: npm install rồi npm build.
2. Sửa file cấu hình Claude:
   • Trên MacOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
   • Trên Windows: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json
3. Thêm đoạn JSON sau vào đối tượng mcpServers:

   {
     "mcpServers": {
       "fireproof": {
         "command": "/path/to/fireproof-mcp/build/index.js"
       }
     }
   }
   

4. Lưu và khởi động lại Claude.
5. Xác nhận Fireproof MCP đã sẵn sàng.

Cursor

1. Cài đặt Node.js và clone kho Fireproof MCP.
2. Xây dựng máy chủ bằng npm install và npm build.
3. Mở file cấu hình máy chủ MCP của Cursor.
4. Thêm:

   {
     "mcpServers": {
       "fireproof": {
         "command": "/path/to/fireproof-mcp/build/index.js"
       }
     }
   }
   

5. Lưu và khởi động lại Cursor.

Cline

1. Đảm bảo đã cài đặt Node.js.
2. Tải và xây dựng Fireproof MCP: npm install, npm build.
3. Truy cập file cấu hình MCP của Cline.
4. Thêm vào:

   {
     "mcpServers": {
       "fireproof": {
         "command": "/path/to/fireproof-mcp/build/index.js"
       }
     }
   }
   

5. Lưu, khởi động lại và kiểm tra thiết lập.

Bảo mật API Key

Không có API key hoặc biến môi trường nào được chỉ định trong kho lưu trữ. Nếu cần, bạn có thể bảo mật key như sau:

{
  "mcpServers": {
    "fireproof": {
      "command": "/path/to/fireproof-mcp/build/index.js",
      "env": {
        "API_KEY": "${FIREPROOF_API_KEY}"
      },
      "inputs": {}
    }
  }
}

Cách sử dụng MCP này trong flows

Sử dụng MCP trong FlowHunt

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

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

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

Sau khi cấu hình, AI agent có thể sử dụng MCP này như một công cụ với đầy đủ chức năng và khả năng. Lưu ý thay đổi “fireproof” thành tên thật của máy chủ MCP của bạn và thay URL bằng URL máy chủ MCP của bạn.

Tổng quan

Dựa trên các bảng này, Fireproof MCP Database Server là một triển khai MCP tối giản nhưng đầy đủ chức năng. Nó đáp ứng các nhu cầu cơ bản (công cụ CRUD và hướng dẫn thiết lập), nhưng thiếu các mẫu prompt cụ thể, định nghĩa tài nguyên và các tính năng nâng cao như root hoặc hỗ trợ sampling. Nếu bạn cần một kho tài liệu nhẹ cho LLM, đây là điểm khởi đầu tốt, nhưng sẽ tốt hơn nếu có thêm tài liệu và tính năng.

Đánh giá MCP

Đánh giá tổng thể: 5/10 – Đáp ứng các yếu tố cơ bản, mã nguồn mở, mang lại giá trị thực tiễn nhưng còn thiếu tài liệu hoàn thiện và các tính năng MCP nâng cao.