Root Signals MCP Server

Was macht der „Root Signals“ MCP Server?

Der Root Signals MCP (Model Context Protocol) Server fungiert als Brücke zwischen KI-Assistenten und der Root Signals Evaluation Platform und stattet LLM-Automatisierungen mit fortgeschrittenen Mess- und Steuerungsfunktionen aus. Durch die Integration dieses MCP-Servers können Entwickler KI-Agenten ermöglichen, programmgesteuert mit externen Datenquellen, APIs oder Diensten zu interagieren – und so automatisierte Auswertungen, Workflow-Management und Telemetrie-Erfassung effizient durchführen. Dies steigert die Entwicklungseffizienz und eröffnet neue Möglichkeiten für KI-gestützte Aufgaben wie Echtzeit-Monitoring, Leistungsprotokollierung und dynamische Bewertung von Modellen oder Prozessen innerhalb des Root Signals-Ökosystems.

Liste der Prompts

Im Repository sind keine Informationen zu Prompt-Vorlagen verfügbar.

Liste der Ressourcen

Im Repository ist keine explizite Liste von MCP-Ressourcen aufgeführt.

Liste der Tools

In den verfügbaren Dateien oder der Dokumentation sind keine klaren Tools explizit genannt.

Anwendungsfälle dieses MCP Servers

• Automatisierte Modellauswertung
  Integration mit der Root Signals Plattform, um Modellauswertungen programmatisch auszulösen und Ergebnisse zu erfassen – für effizientere Leistungstests von KI-Modellen.
• Telemetrie-Erfassung
  Automatisches Protokollieren und Analysieren von Metriken aus LLM-Workflows oder Automatisierungen im Root Signals-Ökosystem zur kontinuierlichen Verbesserung.
• Workflow-Orchestrierung
  Koordinieren Sie mit dem MCP mehrere Auswertungsschritte oder Automatisierungsaufgaben, um verlässliche und wiederholbare Prozesse sicherzustellen.
• Reproduzierbarkeit von Experimenten
  Speichern und teilen Sie Auswertungskonfigurationen und Ergebnisse, um Transparenz und Nachvollziehbarkeit in Forschung und Entwicklung zu fördern.
• Monitoring und Alarmierung
  Richten Sie ein Echtzeit-Monitoring der Modellausgaben ein und erhalten Sie Alerts oder Feedback für eine schnelle Reaktion auf Leistungsabfälle.

Einrichtung

Windsurf

1. Stellen Sie sicher, dass Node.js installiert ist.
2. Öffnen Sie Ihre Windsurf-Konfigurationsdatei.
3. Fügen Sie den Root Signals MCP Server zum Abschnitt mcpServers hinzu:

   {
     "mcpServers": {
       "root-signals-mcp": {
         "command": "npx",
         "args": ["@root-signals/mcp-server@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Speichern Sie die Datei und starten Sie Windsurf neu.
5. Überprüfen Sie die Einrichtung durch einen Blick in die MCP-Server-Logs.

API-Keys absichern:

{
  "mcpServers": {
    "root-signals-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["@root-signals/mcp-server@latest"],
      "env": {
        "ROOT_SIGNALS_API_KEY": "${ROOT_SIGNALS_API_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "api_key": "${ROOT_SIGNALS_API_KEY}"
      }
    }
  }
}

Claude

1. Stellen Sie sicher, dass Node.js installiert ist.
2. Bearbeiten Sie die Claude-Konfigurationsdatei.
3. Fügen Sie den Root Signals MCP Server hinzu:

   {
     "mcpServers": {
       "root-signals-mcp": {
         "command": "npx",
         "args": ["@root-signals/mcp-server@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Speichern Sie und starten Sie Claude neu.
5. Prüfen Sie die Verbindung, indem Sie die MCP-Integrationen von Claude überprüfen.

Cursor

1. Installieren Sie Node.js, falls noch nicht vorhanden.
2. Bearbeiten Sie Ihre Cursor-Konfiguration.
3. Fügen Sie die Root Signals MCP Server-Konfiguration ein:

   {
     "mcpServers": {
       "root-signals-mcp": {
         "command": "npx",
         "args": ["@root-signals/mcp-server@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Speichern Sie und starten Sie Cursor neu.
5. Überprüfen Sie, ob der Server in der MCP-Server-Liste von Cursor verfügbar ist.

Cline

1. Stellen Sie sicher, dass Node.js installiert ist.
2. Öffnen Sie die Cline-Konfigurationsdatei.
3. Fügen Sie Folgendes zum Objekt mcpServers hinzu:

   {
     "mcpServers": {
       "root-signals-mcp": {
         "command": "npx",
         "args": ["@root-signals/mcp-server@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Speichern Sie Ihre Konfiguration und starten Sie Cline neu.
5. Bestätigen Sie, dass der MCP-Server aktiv ist.

API-Keys absichern:
Verwenden Sie Umgebungsvariablen wie oben bei Windsurf gezeigt.

Verwendung dieses MCP in Flows

MCP in FlowHunt verwenden

Um MCP-Server in Ihren FlowHunt-Workflow zu integrieren, fügen Sie zunächst die MCP-Komponente zu Ihrem Flow hinzu und verbinden Sie sie mit Ihrem KI-Agenten:

Klicken Sie auf die MCP-Komponente, um das Konfigurationsfenster zu öffnen. Im Bereich „System MCP-Konfiguration“ fügen Sie Ihre MCP-Server-Details im folgenden JSON-Format ein:

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

Nach der Konfiguration kann der KI-Agent dieses MCP als Tool mit Zugriff auf alle Funktionen und Möglichkeiten nutzen. Denken Sie daran, “root-signals-mcp” durch den tatsächlichen Namen Ihres MCP-Servers zu ersetzen und die URL mit Ihrer eigenen MCP-Server-URL zu aktualisieren.

Übersicht

Nach aktuellem Stand bietet das Root Signals MCP Server Repository einen grundlegenden Überblick und Anleitungen zur Einrichtung, aber es fehlen detaillierte Dokumentationen zu Prompts, Ressourcen und Tools. Das Projekt würde von ausführlicherer Dokumentation und einer expliziten Auflistung seiner MCP-Funktionen profitieren.

MCP Score

Bewertung:
Ich würde diesem MCP-Server eine 3/10 geben, da eine detaillierte Dokumentation zu MCP-spezifischen Funktionen (Prompts, Tools, Ressourcen) und eine sichtbare Lizenz fehlen – obwohl grundlegende Anweisungen zur Einrichtung und ein klarer Projektzweck vorhanden sind.