forevervm MCP Server

¿Qué hace el servidor “forevervm” MCP?

El servidor forevervm MCP (Model Context Protocol) está diseñado como un puente entre asistentes de IA y fuentes de datos externas, APIs o servicios. Al actuar como intermediario, permite que los flujos de trabajo impulsados por IA se integren perfectamente con varias funcionalidades backend, como consultas a bases de datos, gestión de archivos o interacciones con APIs. Esta capacidad permite a los desarrolladores ampliar sus sistemas de IA con acceso a datos en tiempo real, contexto enriquecido y herramientas operativas, optimizando así los procesos de desarrollo y desbloqueando nuevos niveles de automatización e inteligencia. El servidor forevervm MCP es especialmente valioso en escenarios donde los agentes inteligentes deben interactuar dinámicamente con el entorno digital, mejorando tanto la productividad como el rango de tareas que pueden gestionarse de manera autónoma.

Lista de Prompts

No se encontró información sobre plantillas de prompts en los archivos del repositorio proporcionados.

Lista de Recursos

No se encontró información sobre recursos MCP expuestos por el servidor forevervm MCP en los archivos disponibles.

Lista de Herramientas

No se encontró información sobre herramientas proporcionadas en server.py o equivalente en los archivos disponibles.

Casos de Uso de este Servidor MCP

No se documentaron casos de uso explícitos en los archivos proporcionados. Los usos comunes para servidores MCP generalmente incluyen:

• Gestión de bases de datos: Permitiendo que los agentes de IA realicen consultas o actualizaciones directamente sobre bases de datos vía la interfaz MCP.
• Integración de APIs: Facilitando llamadas seguras y ágiles a APIs externas para enriquecimiento de datos o automatización de tareas.
• Operaciones con archivos: Habilitando la lectura, escritura o actualización de archivos como parte del desarrollo o automatización de flujos de trabajo.
• Automatización de flujos de trabajo de desarrollo: Integración con sistemas CI/CD o herramientas de gestión de proyectos para automatizar tareas repetitivas.
• Exploración de bases de código: Potenciando la revisión de código impulsada por IA, búsqueda o generación de documentación dentro de grandes bases de código.

Cómo configurarlo

Windsurf

1. Asegúrate de que Node.js y npm estén instalados.
2. Abre tu archivo de configuración de Windsurf (windsurf.json o equivalente).
3. Agrega el servidor forevervm MCP en la sección mcpServers:

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

4. Guarda el archivo de configuración.
5. Reinicia Windsurf y verifica que el servidor MCP esté funcionando.

Claude

1. Confirma que los prerrequisitos como Node.js estén instalados.
2. Localiza el archivo de configuración de Claude.
3. Inserta el servidor forevervm MCP en el arreglo mcpServers:

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

4. Guarda y reinicia Claude.
5. Consulta los registros para asegurarte de que el servidor MCP esté activo.

Cursor

1. Instala Node.js si aún no está presente.
2. Abre el archivo de configuración principal de Cursor.
3. Agrega el servidor forevervm MCP usando:

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

4. Guarda y reinicia Cursor.
5. Verifica la conexión del servidor desde la interfaz de Cursor.

Cline

1. Asegúrate de que Node.js esté disponible.
2. Localiza tu archivo de configuración de Cline.
3. Configura el servidor forevervm MCP en el objeto mcpServers:

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

4. Guarda la configuración y reinicia Cline.
5. Confirma que el servidor esté funcionando ejecutando un comando de prueba.

Protección de claves API

Utiliza variables de entorno para gestionar credenciales sensibles. Ejemplo de configuración:

{
  "mcpServers": {
    "forevervm": {
      "command": "npx",
      "args": ["@forevervm/mcp-server@latest"],
      "env": {
        "API_KEY": "${API_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "apiKey": "${API_KEY}"
      }
    }
  }
}

Reemplaza API_KEY con tu clave real y asegúrate de que tu entorno esté configurado adecuadamente.

Cómo usar este MCP dentro de los flujos

Uso de MCP en FlowHunt

Para integrar servidores MCP en tu flujo de trabajo de FlowHunt, comienza agregando el componente MCP a tu flujo y conectándolo a tu agente de IA:

Haz clic en el componente MCP para abrir el panel de configuración. En la sección de configuración del sistema MCP, inserta los detalles de tu servidor MCP usando este formato JSON:

{
  "forevervm": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Una vez configurado, el agente de IA podrá utilizar este MCP como herramienta con acceso a todas sus funciones y capacidades. Recuerda cambiar “forevervm” por el nombre real de tu servidor MCP y reemplazar la URL por la propia de tu servidor MCP.

Resumen

Entre estas dos tablas, el servidor forevervm MCP parece carecer de documentación o implementación explícita de recursos, prompts y herramientas en el directorio proporcionado. Las instrucciones de configuración y gestión de claves API están bien cubiertas, pero las funciones principales de MCP no son evidentes en los archivos disponibles. En base a esto, calificaríamos este servidor MCP con un 2/10 en completitud y facilidad de uso para desarrolladores en esta etapa.

Puntuación MCP