Máy chủ Hashing MCP

Máy chủ “Hashing” MCP làm gì?

Máy chủ Hashing MCP là một máy chủ Model Context Protocol (MCP) được thiết kế để tính toán các hàm băm mật mã, cụ thể là MD5 và SHA-256. Bằng cách cung cấp các chức năng băm này dưới dạng công cụ, nó cho phép các trợ lý AI và môi trường phát triển dựa trên LLM (như Claude Desktop và VSCode) xử lý các yêu cầu mật mã một cách hiệu quả. Máy chủ này giúp đơn giản hóa các tác vụ cần tạo băm nhanh chóng, rất quan trọng cho việc kiểm tra tính toàn vẹn dữ liệu, bảo vệ nội dung và hỗ trợ các quy trình làm việc liên quan đến mật mã. Việc tích hợp với các client MCP cho phép lập trình viên và agent AI dễ dàng yêu cầu và nhận kết quả tính toán băm, đơn giản hóa các quy trình phụ thuộc vào mật mã.

Danh sách Prompt

Không tìm thấy thông tin về template prompt trong repository.

Danh sách Tài nguyên

Không có định nghĩa tài nguyên MCP cụ thể nào trong repository.

Danh sách Công cụ

• calculate_md5: Tính băm MD5 của chuỗi văn bản đầu vào, giúp xác thực nhanh và nhận diện nội dung.
• calculate_sha256: Tính băm SHA-256 của chuỗi văn bản đầu vào, phù hợp với các yêu cầu băm an toàn hơn trong quy trình mật mã hiện đại.

Các trường hợp sử dụng của máy chủ MCP này

• Kiểm tra tính toàn vẹn tệp: Lập trình viên có thể nhanh chóng tạo và so sánh giá trị băm để kiểm tra tính toàn vẹn tệp hoặc phát hiện thay đổi.
• Trình diễn băm mật khẩu: Hữu ích cho mục đích giáo dục, trình diễn cách mật khẩu dạng text được chuyển thành băm.
• Loại bỏ dữ liệu trùng lặp: Xác định tệp hoặc nội dung trùng lặp bằng cách so sánh giá trị băm ngay trong các môi trường phát triển hỗ trợ AI.
• Xác thực phản hồi API: Tự động hóa việc băm và xác thực payload hoặc dữ liệu trao đổi trong quy trình phát triển.

Cách thiết lập

Windsurf

1. Đảm bảo Docker đã được cài đặt và chạy, hoặc Python 3.13+ với venv/uv đã sẵn sàng.
2. Mở file cấu hình Windsurf của bạn.
3. Thêm máy chủ Hashing MCP vào phần mcpServers:

   {
     "mcpServers": {
       "hashing-mcp-server": {
         "command": "docker",
         "args": ["run", "-p", "7090:7090", "kunalpathak13/hashing-mcp-server:latest"]
       }
     }
   }
   

4. Lưu cấu hình và khởi động lại Windsurf.
5. Xác minh máy chủ đã chạy bằng cách kiểm tra các tích hợp MCP client.

Claude

1. Cài đặt Docker hoặc Python 3.13+.
2. Mở cấu hình Claude Desktop hoặc client được hỗ trợ.
3. Thêm máy chủ Hashing MCP:

   {
     "mcpServers": {
       "hashing-mcp-server": {
         "command": "docker",
         "args": ["run", "-p", "7090:7090", "kunalpathak13/hashing-mcp-server:latest"]
       }
     }
   }
   

4. Khởi động lại Claude Desktop.
5. Xác nhận công cụ băm đã xuất hiện trong giao diện trợ lý AI.

Cursor

1. Yêu cầu: Python 3.13+ hoặc đã cài Docker.
2. Truy cập file cấu hình Cursor.
3. Thêm block máy chủ MCP:

   {
     "mcpServers": {
       "hashing-mcp-server": {
         "command": "docker",
         "args": ["run", "-p", "7090:7090", "kunalpathak13/hashing-mcp-server:latest"]
       }
     }
   }
   

4. Lưu và khởi động lại Cursor.
5. Thử tính toán băm trong Cursor.

Cline

1. Đảm bảo Docker hoặc Python 3.13+ đã sẵn sàng.
2. Chỉnh sửa cấu hình máy chủ MCP của Cline.
3. Đăng ký máy chủ Hashing MCP:

   {
     "mcpServers": {
       "hashing-mcp-server": {
         "command": "docker",
         "args": ["run", "-p", "7090:7090", "kunalpathak13/hashing-mcp-server:latest"]
       }
     }
   }
   

4. Khởi động lại Cline.
5. Kiểm tra máy chủ đã có trong danh sách công cụ của Cline.

Ví dụ bảo mật API Key:
Dù máy chủ này không yêu cầu API Key, nếu bạn muốn thêm, hãy sử dụng:

{
  "env": {
    "HASHING_MCP_API_KEY": "your_api_key_here"
  },
  "inputs": {}
}

Thay HASHING_MCP_API_KEY bằng biến môi trường bạn cần.

Cách sử dụng MCP này trong flow

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 của bạn và kết nối nó với agent AI:

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

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

Khi đã cấu hình, agent AI có thể sử dụng MCP này như một công cụ với đầy đủ chức năng. Hãy nhớ đổi “hashing-mcp-server” thành tên máy chủ MCP thực tế và thay đổi URL cho phù hợp.

Tổng quan

Đánh giá của chúng tôi

Máy chủ MCP này rất tập trung và đơn giản, cung cấp các công cụ băm mật mã cơ bản nhưng hữu ích. Tài liệu rõ ràng, tuy nhiên chưa có những tính năng nâng cao như prompt template hoặc tài nguyên MCP cụ thể. Chưa có lượt sao hoặc fork cho thấy nó còn ở giai đoạn đầu, nhưng việc có license và hỗ trợ Docker/PyPI là điểm cộng. Chấm điểm: 5/10 cho sự rõ ràng và hữu ích, nhưng phạm vi và mức độ phổ biến còn hạn chế.

MCP Score