Tích Hợp Máy Chủ MCP-PIF

Máy chủ MCP-PIF làm gì?

Máy chủ MCP-PIF (Giao Thức Ngữ Cảnh Mô Hình - Khung Năng Lực Trí Tuệ Cá Nhân) là một triển khai thực tiễn của Model Context Protocol (MCP) nhằm tạo điều kiện hợp tác hiệu quả giữa con người và AI. Đóng vai trò như một cầu nối, MCP-PIF cho phép các trợ lý AI kết nối với nguồn dữ liệu và dịch vụ ngoài có cấu trúc, hỗ trợ quy trình phát triển như quản lý không gian làm việc, ghi chép dự án và lập luận có cấu trúc. Chức năng cốt lõi của nó là cung cấp các công cụ và tài nguyên—như điều hướng hệ thống tệp, hệ thống ghi chép và tiện ích lập luận—cho các client AI, giúp họ thực hiện các tác vụ như thao tác tệp, ghi chú lâu dài và phát triển nhận định có cấu trúc. Thông qua giao diện chuẩn hóa này, MCP-PIF gia tăng hiệu quả cho AI và cho phép tích hợp liền mạch với môi trường phát triển.

Danh sách Prompt

Không tìm thấy mẫu prompt cụ thể nào trong kho lưu trữ hoặc tài liệu.

Danh sách Tài nguyên

Không tìm thấy định nghĩa tài nguyên rõ ràng nào trong kho lưu trữ hoặc tài liệu.

Danh sách Công cụ

• Thao tác Hệ thống Tệp
  Công cụ điều hướng và quản lý ngữ cảnh workspace:

  • pwd: Hiển thị thư mục hiện tại
  • cd: Chuyển thư mục
  • read: Đọc nội dung tệp
  • write: Ghi vào tệp
  • mkdir: Tạo thư mục mới
  • delete: Xóa tệp hoặc thư mục
  • move: Di chuyển tệp hoặc thư mục
  • rename: Đổi tên tệp hoặc thư mục

• Công cụ Lập luận
  Cho phép phát triển nhận định và tư duy có cấu trúc:

  • reason: Phát triển nhận định liên kết bằng cách kết nối các ý tưởng
  • think: Tạo không gian để suy ngẫm và lập luận theo thời gian

• Hệ thống Ghi chép
  Duy trì tính liên tục và ghi nhận tri thức:

  • journal_create: Tạo mục ghi chép mới
  • journal_read: Đọc và khám phá mẫu ghi chép

Trường hợp sử dụng của máy chủ MCP này

• Quản lý Tệp Workspace
  Lập trình viên có thể dùng AI để điều hướng thư mục dự án, đọc ghi tệp, tạo thư mục mới và tổ chức workspace, đơn giản hóa các công việc thường ngày.

• Ghi chép Dự án
  AI có thể ghi lại diễn biến dự án, duy trì nhật ký và rút trích mẫu từ các mục ghi chép, hỗ trợ duy trì tri thức và phân tích hồi cứu.

• Lập luận và Phát triển Nhận định Có Cấu Trúc
  Công cụ lập luận giúp AI và người dùng cùng nhau xây dựng chuỗi suy nghĩ, mô hình hóa ý tưởng dự án và phát triển nhận định liên kết để giải quyết vấn đề phức tạp.

• Khám phá Mã nguồn
  Nhờ khả năng điều hướng thư mục và đọc tệp, lập trình viên có thể dùng máy chủ MCP-PIF để khảo sát mã nguồn mới, tìm tệp liên quan và hiểu cấu trúc dự án hiệu quả.

• Đồng bộ workspace đa nền tảng
  MCP-PIF có thể cấu hình và sử dụng trên Windows, macOS và Linux, đảm bảo quy trình liền mạch và công cụ nhất quán cho nhóm trên nhiều hệ điều hành.

Hướng dẫn thiết lập

Windsurf

1. Yêu cầu: Đảm bảo Node.js 18+ và npm đã được cài đặt.
2. Sao chép kho mã nguồn:

   git clone https://github.com/hungryrobot1/MCP-PIF
   cd mcp-pif
   npm install
   

3. Xây dựng máy chủ:

   npm run build
   

4. Chỉnh sửa cấu hình:
   Thiết lập biến môi trường cho workspace root hoặc config nếu cần.
5. Thêm vào cấu hình Windsurf:

   {
     "mcpServers": {
       "mcp-pif": {
         "command": "node",
         "args": ["path/to/your/mcp-pif/build/index.js"],
         "cwd": "path/to/your/mcp-pif",
         "env": {}
       }
     }
   }
   

6. Khởi động lại và kiểm tra:
   Khởi động lại Windsurf và đảm bảo “mcp-pif” đã sẵn sàng.

Claude

1. Yêu cầu: Cài đặt Node.js 18+, npm và TypeScript 5.0+.
2. Sao chép và cài đặt:

   git clone https://github.com/hungryrobot1/MCP-PIF
   cd mcp-pif
   npm install
   npm run build
   

3. Cấu hình client Claude Desktop:
   • Tìm claude_desktop_config.json và thêm:

     {
       "mcpServers": {
         "mcp-pif": {
           "command": "node",
           "args": ["path/to/your/mcp-pif/build/index.js"],
           "cwd": "path/to/your/mcp-pif",
           "env": {}
         }
       }
     }
     

4. Khởi động lại client Claude:
   Bắt đầu hoặc khởi động lại, chọn “mcp-pif” làm máy chủ.
5. Kiểm tra thiết lập:
   Tạo chat mới và đảm bảo máy chủ đã kết nối.

Cursor

1. Cài đặt yêu cầu: Node.js 18+, npm, TypeScript.
2. Sao chép & cài đặt:

   git clone https://github.com/hungryrobot1/MCP-PIF
   cd mcp-pif
   npm install
   npm run build
   

3. Cập nhật cấu hình Cursor:

   {
     "mcpServers": {
       "mcp-pif": {
         "command": "node",
         "args": ["path/to/your/mcp-pif/build/index.js"],
         "cwd": "path/to/your/mcp-pif",
         "env": {}
       }
     }
   }
   

4. Khởi động lại Cursor:
   Khởi động lại ứng dụng và kiểm tra máy chủ.

Cline

1. Cài đặt phụ thuộc: Node.js 18+, npm, TypeScript.
2. Sao chép & xây dựng:

   git clone https://github.com/hungryrobot1/MCP-PIF
   cd mcp-pif
   npm install
   npm run build
   

3. Cấu hình Cline:

   {
     "mcpServers": {
       "mcp-pif": {
         "command": "node",
         "args": ["path/to/your/mcp-pif/build/index.js"],
         "cwd": "path/to/your/mcp-pif",
         "env": {}
       }
     }
   }
   

4. Khởi động lại & kiểm tra:
   Khởi động lại Cline để xác nhận “mcp-pif” đã hoạt động.

Bảo mật khóa API

Để bảo vệ các khóa hoặc thông tin nhạy cảm, hãy đặt chúng qua biến môi trường trong cấu hình:

{
  "mcpServers": {
    "mcp-pif": {
      "command": "node",
      "args": ["path/to/your/mcp-pif/build/index.js"],
      "cwd": "path/to/your/mcp-pif",
      "env": {
        "MY_SECRET_KEY": "${MY_SECRET_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "api_key": "${MY_SECRET_KEY}"
      }
    }
  }
}

Sử dụng MCP này trong flows

Sử dụng MCP trong FlowHunt

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

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

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

Khi đã cấu hình, agent AI sẽ có thể sử dụng MCP này như một công cụ với đầy đủ chức năng của nó. Hãy nhớ thay “mcp-pif” bằng tên máy chủ MCP thực tế của bạn và thay URL bằng địa chỉ MCP của bạn.

Tổng quan

Dựa trên tài liệu và mã nguồn hiện có, MCP-PIF cung cấp bộ công cụ cốt lõi mạnh mẽ và hướng dẫn thiết lập tốt, nhưng còn thiếu mẫu prompt rõ ràng, danh sách tài nguyên và các tính năng MCP nâng cao như sampling và hỗ trợ roots. Nhìn chung, triển khai này phù hợp với các tác vụ nền tảng nhưng có thể cải thiện thêm ở phần tài liệu cho người dùng và các tính năng giao thức nâng cao.

Điểm MCP

Đánh giá tổng thể: 6/10

MCP-PIF là điểm khởi đầu mạnh mẽ cho quản lý workspace và lập luận dựa trên MCP, với mã nguồn rõ ràng và hướng dẫn thiết lập đầy đủ, nhưng còn thiếu định nghĩa prompt, tài nguyên chi tiết và tài liệu về các tính năng MCP nâng cao.