forevervm MCP Server

Que fait le serveur forevervm MCP ?

Le serveur forevervm MCP (Model Context Protocol) est conçu comme une passerelle entre les assistants IA et des sources de données, APIs ou services externes. En tant qu’intermédiaire, il permet aux workflows pilotés par l’IA de s’intégrer de manière transparente à diverses fonctionnalités backend, telles que les requêtes de bases de données, la gestion de fichiers ou les interactions API. Cette capacité permet aux développeurs d’enrichir leurs systèmes IA avec un accès aux données en temps réel, un contexte enrichi et des outils opérationnels, rationalisant ainsi les processus de développement et ouvrant la voie à de nouveaux niveaux d’automatisation et d’intelligence. Le serveur forevervm MCP est particulièrement utile lorsque des agents intelligents doivent interagir dynamiquement avec l’environnement numérique, améliorant à la fois la productivité et la diversité des tâches réalisables de façon autonome.

Liste des prompts

Aucune information sur des modèles de prompt n’a été trouvée dans les fichiers du dépôt fourni.

Liste des ressources

Aucune information sur les ressources MCP exposées par le serveur forevervm MCP n’a été trouvée dans les fichiers disponibles.

Liste des outils

Aucune information sur les outils présents dans server.py ou équivalent n’a été trouvée dans les fichiers disponibles.

Cas d’usage de ce serveur MCP

Aucun cas d’usage explicite n’a été documenté dans les fichiers fournis. Les usages courants des serveurs MCP incluent généralement :

• Gestion de base de données : permettre aux agents IA d’effectuer des requêtes ou mises à jour directement via l’interface MCP.
• Intégration d’API : faciliter des appels sécurisés et rationalisés à des APIs externes pour l’enrichissement de données ou l’automatisation de tâches.
• Opérations sur fichiers : permettre la lecture, l’écriture ou la modification de fichiers dans le cadre du développement ou de l’automatisation des workflows.
• Automatisation des workflows de développement : intégration avec des systèmes CI/CD ou des outils de gestion de projet pour automatiser les tâches répétitives.
• Exploration de code : permettre la revue de code par IA, la recherche ou la génération de documentation dans de grands codebases.

Comment le configurer

Windsurf

1. Assurez-vous que Node.js et npm sont installés.
2. Ouvrez votre fichier de configuration Windsurf (windsurf.json ou équivalent).
3. Ajoutez le serveur forevervm MCP dans la section mcpServers :

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

4. Enregistrez le fichier de configuration.
5. Redémarrez Windsurf et vérifiez que le serveur MCP fonctionne.

Claude

1. Vérifiez que les prérequis tels que Node.js sont bien installés.
2. Localisez le fichier de configuration de Claude.
3. Insérez le serveur forevervm MCP dans le tableau mcpServers :

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

4. Enregistrez et redémarrez Claude.
5. Consultez les logs pour vérifier que le serveur MCP est actif.

Cursor

1. Installez Node.js si ce n’est pas déjà fait.
2. Ouvrez le fichier de configuration principal de Cursor.
3. Ajoutez le serveur forevervm MCP :

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

4. Enregistrez et redémarrez Cursor.
5. Vérifiez la connexion au serveur depuis l’interface de Cursor.

Cline

1. Assurez-vous que Node.js est disponible.
2. Localisez votre fichier de configuration Cline.
3. Configurez le serveur forevervm MCP dans l’objet mcpServers :

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

4. Enregistrez la configuration et redémarrez Cline.
5. Vérifiez le fonctionnement du serveur en lançant une commande de test.

Sécuriser les clés API

Utilisez des variables d’environnement pour gérer les identifiants sensibles. Exemple de configuration :

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

Remplacez API_KEY par votre clé réelle et assurez-vous que votre environnement est configuré en conséquence.

Comment utiliser ce MCP dans les flows

Utilisation du MCP dans FlowHunt

Pour intégrer des serveurs MCP à votre workflow FlowHunt, commencez par ajouter le composant MCP à votre flow et reliez-le à votre agent IA :

Cliquez sur le composant MCP pour ouvrir le panneau de configuration. Dans la section configuration système MCP, renseignez les détails de votre serveur MCP selon le format JSON suivant :

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

Une fois configuré, l’agent IA pourra utiliser ce MCP comme outil et accéder à toutes ses fonctions et capacités. Pensez à remplacer “forevervm” par le nom réel de votre serveur MCP et à indiquer l’URL de votre propre serveur MCP.

Récapitulatif

À la lecture de ces deux tableaux, le serveur forevervm MCP semble dépourvu de documentation ou d’implémentation explicite pour les ressources, prompts et outils dans le répertoire fourni. Les instructions d’installation et la gestion des clés API sont bien couvertes, mais les fonctionnalités MCP essentielles ne sont pas évidentes dans les fichiers disponibles. Sur cette base, nous attribuons au serveur MCP une note de 2/10 pour l’exhaustivité et l’utilisabilité développeur à ce stade.

Score MCP