
Hyperbrowser MCP 服务器
Hyperbrowser MCP(模型上下文协议)服务器为 AI 助手与外部数据源、API 和服务之间搭建桥梁。它通过实现对数据库、文件和 API 的无缝访问,简化开发流程,赋能 AI 代理与真实世界数据交互,并在 FlowHunt 及其他平台内自动化任务。...

将 Hyprmcp 与 FlowHunt 集成,控制 Hyprland 桌面、自动化窗口管理,并从 AI 工作流中获取系统状态。
Hyprmcp 是一个轻量级、非官方的模型上下文协议(MCP)服务器,将 Hyprland Wayland 组合器的命令行接口 hyprctl 的全部功能暴露给语言模型。通过集成 Hyprmcp,AI 助手可用自然语言查询和控制 Hyprland 的窗口管理、布局、输入等功能。这让开发者和用户可以通过对话式 AI 接口完成获取工作区信息、管理显示器、运行任意 Hyprland 命令、获取系统状态等任务。该服务器为实验性和测试版,旨在为 Hyprland 丰富的命令集和现代语言模型驱动接口之间架起桥梁。
在可用文档或仓库文件中未提及提示模板。
仓库或 README 中未记录明确的 MCP 资源。
hyprctl 命令。hyprctl 命令,实现高级、可复用的设置和工作流。未提供 Windsurf 的配置指引或示例。
git clone https://github.com/stefanoamorelli/hyprmcp.gitcd hyprmcpecho $HYPRLAND_INSTANCE_SIGNATURE~/.config/Claude/claude_desktop_config.json"Hyperland MCP Server": {
"command": "uv",
"args": [
"run",
"--with",
"mcp[cli]",
"--with",
"subprocess",
"mcp",
"run",
"<global path of the repo>/hyprmcp/hyprmcp/server.py"
],
"env": {
"PYTHONPATH": "<global path of the repo>/hyprmcp",
"HYPRLAND_INSTANCE_SIGNATURE": "<your-hyprland-instance-signature>"
}
}
在 env 部分使用环境变量:
"env": {
"HYPRLAND_INSTANCE_SIGNATURE": "<your-hyprland-instance-signature>"
}
未提供 Cursor 的配置指引或示例。
未提供 Cline 的配置指引或示例。
在 FlowHunt 中使用 MCP
要将 MCP 服务器集成到 FlowHunt 工作流中,请首先将 MCP 组件添加到流程,并将其连接到你的 AI 代理:

点击 MCP 组件以打开配置面板。在系统 MCP 配置部分,使用如下 JSON 格式填写你的 MCP 服务器信息:
{
"hyprmcp": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
}
}
配置好后,AI 代理便可作为工具访问该 MCP 的全部功能。记得将 “hyprmcp” 替换为你的 MCP 服务器实际名称,并将 URL 替换为你自己的服务器地址。
| 部分 | 是否可用 | 详情/备注 |
|---|---|---|
| 总览 | ✅ | |
| 提示模板列表 | ⛔ | 未记录提示模板 |
| 资源列表 | ⛔ | 未记录明确的 MCP 资源 |
| 工具列表 | ✅ | README 中列出了 5 个工具 |
| 密钥安全 | ✅ | 配置示例中通过 env 实现 |
| 采样支持(评测时不重要) | ⛔ | 未提及 |
Hyprmcp 为 Hyprland 和 MCP 客户端之间提供了专注且实用的桥梁,在至少一个主流平台上有清晰的工具和配置。但它缺乏提示模板、明确的资源定义以及更广泛的配置/平台支持。作为实验项目,它为高级用户和开发者提供了良好起点,但如果能扩展文档与资源支持会更好。
| 是否有许可证 | ✅ (MIT) |
|---|---|
| 至少有一个工具 | ✅ |
| 分叉数 | 2 |
| Star 数 | 7 |
评分:5/10
基础功能(工具、许可证、核心功能)扎实,但在提示/资源文档和多平台配置细节上不足。
使用 Hyprmcp 将你的 Hyprland 设置连接到 FlowHunt,通过语言模型自动化桌面任务、诊断和工作流。

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