哈希 MCP 服务器

“哈希” MCP 服务器的作用是什么？

哈希 MCP 服务器是一个 Model Context Protocol (MCP) 服务器，专为计算加密哈希（MD5 和 SHA-256）而设计。通过将这些哈希功能作为工具暴露出来，它使 AI 助手和基于 LLM 的开发环境（如 Claude Desktop 和 VSCode）能够高效处理加密请求。该服务器简化了需要快速哈希生成的任务，这对数据完整性验证、内容安全及涉及加密操作的工作流支持至关重要。与 MCP 客户端的集成让开发者和 AI 代理能够无缝请求并接收哈希计算结果，从而简化了依赖加密的工作流程。

提示词列表

在仓库中未找到提示词模板相关信息。

资源列表

在仓库中未发现明确的 MCP 资源定义。

工具列表

• calculate_md5：计算给定文本输入的 MD5 哈希，便于内容的快速校验和指纹识别。
• calculate_sha256：计算给定文本输入的 SHA-256 哈希，适用于现代加密工作流中更高安全要求的场景。

此 MCP 服务器的应用场景

• 文件完整性校验：开发者可快速生成并比对哈希值，验证文件完整性或检测篡改。
• 密码哈希演示：适用于教学，演示明文密码如何转换为哈希值。
• 数据去重：通过比对哈希值，在支持 AI 的开发环境中识别重复文件或内容。
• API 响应校验：在开发流程中自动对 API 载荷或数据交换进行哈希和校验。

部署方法

Windsurf

1. 确保已安装并运行 Docker，或具备 Python 3.13+（含 venv/uv）。
2. 打开 Windsurf 配置文件。
3. 在 mcpServers 部分添加哈希 MCP 服务器：

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

4. 保存配置并重启 Windsurf。
5. 检查 MCP 客户端集成，确认服务器已运行。

Claude

1. 安装 Docker 或 Python 3.13+。
2. 打开 Claude Desktop 或受支持客户端的配置。
3. 添加哈希 MCP 服务器：

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

4. 重启 Claude Desktop。
5. 在 AI 助手界面确认哈希工具已出现。

Cursor

1. 前提：已安装 Python 3.13+ 或 Docker。
2. 打开 Cursor 配置文件。
3. 插入 MCP 服务器配置块：

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

4. 保存并重启 Cursor。
5. 在 Cursor 内测试哈希计算。

Cline

1. 确保可用 Docker 或 Python 3.13+。
2. 编辑 Cline 的 MCP 服务器配置。
3. 注册哈希 MCP 服务器：

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

4. 重启 Cline。
5. 在 Cline 的工具列表中检查服务器可用性。

API 密钥安全示例：
虽然本服务器默认不需 API 密钥，如需添加，可使用如下方式：

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

如有需要，将 HASHING_MCP_API_KEY 替换为你的环境变量名。

如何在 FlowHunt 流程中使用 MCP

在 FlowHunt 集成 MCP 服务器

要将 MCP 服务器集成到你的 FlowHunt 工作流中，请先在流程中添加 MCP 组件，并将其连接到 AI 代理：

点击 MCP 组件打开配置面板。在系统 MCP 配置部分，按如下 JSON 格式填写你的 MCP 服务器信息：

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

配置完成后，AI 代理即可作为工具使用该 MCP，拥有所有功能和能力。请记得将 “hashing-mcp-server” 替换为你的实际 MCP 服务器名称，并更新 URL。

概览

我们的看法

该 MCP 服务器聚焦且简洁，提供了基础但实用的加密哈希工具。文档清晰，但缺少提示词模板或资源等高级功能。star 和 fork 数为零，说明仍处于早期阶段，但有许可证（MIT）及 Docker/PyPI 支持。以清晰度与实用性得分 5/10，局限于基础功能，尚未广泛采用。

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