MasterGo Magic MCP 服务器

AI Design Automation MCP MasterGo

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FlowHunt在您的内部系统和AI工具之间提供额外的安全层,让您能够精细控制从MCP服务器可访问哪些工具。托管在我们基础设施中的MCP服务器可以与FlowHunt的聊天机器人以及ChatGPT、Claude和各种AI编辑器等热门AI平台无缝集成。

“MasterGo Magic” MCP 服务器有什么作用?

MasterGo Magic MCP 是一款独立的模型上下文协议(MCP)服务,专为连接 MasterGo 设计工具与 AI 模型而设计。它让 AI 模型能够直接从 MasterGo 设计文件中获取 DSL(领域特定语言)数据,实现无缝集成。通过弥合设计资产与 AI 驱动工作流之间的鸿沟,MasterGo Magic MCP 加速了设计相关任务的开发与自动化,如分析、转换或生成设计组件。该服务器独立运行,仅需最简配置:只要有 Node.js 环境,无需其他外部依赖,适合希望加速设计到 AI 流程的团队。

提示词列表

在所提供的仓库中未记录任何提示词模板。

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资源列表

在可用文件中未描述任何明确的 MCP 资源。

工具列表

server.py 或仓库其他可访问文件中未记录任何明确工具。

本 MCP 服务器的应用场景

  • 自动化设计分析: AI 模型可直接检索 MasterGo 设计文件中的 DSL 数据,实现自动检查或质量审核,无需手动下载或预处理。
  • 设计协作: 通过 MCP 暴露设计数据,团队可构建 AI 辅助的设计评审、建议或文档编写流程,直接操作源文件。
  • AI 驱动的设计生成: 与生成式 AI 集成,根据当前项目文件自动提出新设计元素或变体,通过 MCP 服务器访问文件内容。
  • 基于规则的设计校验: 利用 MCP 的 --rule 参数自动执行自定义设计规则,实现企业或项目标准的自动化落地。

如何配置

Windsurf

  1. 确认您的系统已安装 Node.js。
  2. 通过您的 MasterGo 个人安全设置 获取 MasterGo API 令牌。
  3. 打开 Windsurf 的配置文件。
  4. mcpServers 区块中添加如下 JSON 片段:
    {
      "mastergo-magic": {
        "command": "npx",
        "args": ["@mastergo/magic-mcp@latest", "--token", "${MG_MCP_TOKEN}"]
      }
    }
    
  5. 保存更改并重启 Windsurf 以激活服务器。

注意: 请将您的 API 令牌放入环境变量以保障安全:

{
  "env": {
    "MG_MCP_TOKEN": "<your-token-here>"
  }
}

Claude

  1. 如未安装 Node.js,请先安装。
  2. 获取 MasterGo API 令牌。
  3. 找到 Claude 的 MCP 服务器配置。
  4. 插入以下配置内容:
    {
      "mcpServers": {
        "mastergo-magic": {
          "command": "npx",
          "args": ["@mastergo/magic-mcp@latest", "--token", "${MG_MCP_TOKEN}"]
        }
      }
    }
    
  5. 保存并重启 Claude。

注意: 请将令牌安全存放于环境变量(MG_MCP_TOKEN)。

Cursor

  1. 安装 Node.js 环境。
  2. 生成您的 MasterGo 个人访问令牌。
  3. 打开 Cursor 的 MCP 服务器配置。
  4. 添加如下配置:
    {
      "mcpServers": {
        "mastergo-magic": {
          "command": "npx",
          "args": ["@mastergo/magic-mcp@latest", "--token", "${MG_MCP_TOKEN}"]
        }
      }
    }
    
  5. 保存并重启 Cursor。

注意: 建议通过环境变量存储敏感信息:

{
  "env": {
    "MG_MCP_TOKEN": "<your-token-here>"
  }
}

Cline

  1. 确认已安装 Node.js。
  2. 从您的 MasterGo 账号获取 API 令牌。
  3. 在 Cline 的配置文件中添加:
    {
      "mcpServers": {
        "mastergo-magic": {
          "command": "npx",
          "args": ["@mastergo/magic-mcp@latest", "--token", "${MG_MCP_TOKEN}"]
        }
      }
    }
    
  4. 保存文件并重启 Cline。
  5. 确认服务器可访问且正常响应。

注意: 请始终通过环境变量配置令牌。


在流程中如何使用 MCP

在 FlowHunt 中集成 MCP

要将 MCP 服务器集成到 FlowHunt 流程中,首先在您的流程中添加 MCP 组件,并将其连接至 AI 代理:

FlowHunt MCP flow

点击 MCP 组件,打开配置面板。在系统 MCP 配置部分,使用以下 JSON 格式填写您的 MCP 服务器信息:

{
  "mastergo-magic": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

配置完成后,AI 代理即可将此 MCP 作为工具,访问其全部功能和能力。请记得将 “mastergo-magic” 替换为实际 MCP 服务器名称,并将 URL 替换为您的 MCP 服务器地址。


概览

部分可用性说明/备注
概览说明见 README.md
提示词列表仓库中未发现提示词模板
资源列表未发现明确的资源定义
工具列表可访问代码中无工具定义
API 密钥安全机制配置说明中有环境变量用法
采样支持(评估时可忽略)未发现采样支持

综上,MasterGo Magic MCP 提供了清晰的概览与配置指南,但缺少资源、提示词与工具相关文档,这对完善 MCP 集成至关重要。采样与根支持也未见提及,限制了其即插即用的 MCP 生态兼容性得分。


MCP 评分

是否包含 LICENSE 文件⛔(未检测到 LICENSE 文件)
至少包含一个工具
Fork 数量19
Star 数量108

常见问题

将 MasterGo Magic MCP 集成至 FlowHunt

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