Intégration du serveur MCP putio

Que fait le serveur MCP “putio” ?

Le serveur MCP putio est un serveur Model Context Protocol (MCP) conçu pour faciliter l’interaction transparente entre les assistants IA et le service de stockage cloud put.io. Il agit comme un pont, permettant aux workflows pilotés par IA d’accéder, de gérer et d’automatiser des tâches telles que la liste des transferts actifs, l’ajout de nouveaux téléchargements via URL ou liens magnet, l’annulation de transferts et la récupération de liens de navigation pour les téléchargements terminés. En connectant les clients IA à put.io, ce serveur améliore les workflows des développeurs liés à la gestion des médias, à l’automatisation des fichiers et aux opérations de stockage cloud, permettant un accès programmatique efficace aux fonctions de stockage et de transfert au sein de l’écosystème put.io.

Liste des prompts

Aucun modèle d’invite n’est explicitement mentionné dans le dépôt ou la documentation.

Liste des ressources

Aucune ressource primitive explicite n’est documentée ou listée dans le dépôt.

Liste des outils

• Lister les transferts actifs : Permet aux clients de récupérer la liste des transferts actifs sur put.io.
• Ajouter de nouveaux transferts : Permet aux clients d’ajouter de nouveaux téléchargements sur put.io via une URL ou un lien magnet.
• Annuler des transferts existants : Autorise l’annulation des transferts en cours.
• Obtenir les liens de navigation pour les transferts terminés : Fournit des liens directs pour les téléchargements terminés, permettant un accès et un partage faciles.

Cas d’utilisation de ce serveur MCP

• Gestion automatisée des téléchargements : Les développeurs peuvent utiliser le serveur pour ajouter, surveiller et annuler des téléchargements sur put.io de manière programmatique, automatisant les workflows d’ingestion de médias ou de données.
• Intégration bibliothèque média : Intégrez put.io dans vos configurations de serveur média, permettant aux assistants IA de récupérer et organiser les fichiers dès qu’ils sont disponibles.
• Automatisation du stockage cloud : Permettez la gestion de fichiers pilotée par IA, comme le nettoyage des transferts terminés ou la récupération de liens de téléchargement pour un traitement ultérieur.
• Contrôle des téléchargements à distance : Offrez aux utilisateurs ou agents la possibilité de gérer les téléchargements depuis n’importe où, améliorant l’accessibilité et réduisant les interventions manuelles.
• Workflows de partage de liens : Générez et partagez rapidement des liens accessibles par navigateur vers les fichiers, facilitant la collaboration ou la distribution de contenu.

Comment le configurer

Windsurf

1. Assurez-vous de disposer de Python 3.x, uvx, et d’un jeton API put.io valide.
2. Localisez votre fichier de configuration Windsurf.
3. Ajoutez le serveur MCP putio sous mcpServers :

   {
     "mcpServers": {
       "putio": {
         "command": "uvx",
         "args": [
           "putio-mcp-server"
         ],
         "env": {
           "PUTIO_TOKEN": "<your-putio-api-token>"
         }
       }
     }
   }
   

4. Enregistrez la configuration et redémarrez Windsurf.
5. Vérifiez que le serveur est disponible dans votre liste de serveurs MCP.

Claude

1. Installez Python 3.x et uvx.
2. Obtenez votre jeton API put.io.
3. Modifiez claude_desktop_config.json comme suit :

   {
     "mcpServers": {
       "putio": {
         "command": "uvx",
         "args": [
           "putio-mcp-server"
         ],
         "env": {
           "PUTIO_TOKEN": "<your-putio-api-token>"
         }
       }
     }
   }
   

4. Redémarrez Claude Desktop.
5. Vérifiez que “putio” apparaît comme serveur MCP disponible.

Cursor

1. Assurez-vous que Python 3.x, uvx et votre jeton API put.io sont configurés.
2. Ouvrez l’interface ou le fichier de configuration de Cursor.
3. Ajoutez l’extrait suivant :

   {
     "mcpServers": {
       "putio": {
         "command": "uvx",
         "args": [
           "putio-mcp-server"
         ],
         "env": {
           "PUTIO_TOKEN": "<your-putio-api-token>"
         }
       }
     }
   }
   

4. Enregistrez et redémarrez Cursor.
5. Vérifiez la connectivité du serveur MCP “putio”.

Cline

1. Vérifiez que vous avez Python 3.x, uvx et votre jeton API put.io.
2. Trouvez le fichier de configuration de Cline.
3. Insérez :

   {
     "mcpServers": {
       "putio": {
         "command": "uvx",
         "args": [
           "putio-mcp-server"
         ],
         "env": {
           "PUTIO_TOKEN": "<your-putio-api-token>"
         }
       }
     }
   }
   

4. Redémarrez Cline.
5. Vérifiez que le serveur MCP “putio” fonctionne.

Sécurisation des clés API

Stockez les informations d’identification sensibles telles que votre jeton API put.io dans l’objet env de la configuration du serveur, et non directement dans votre code source. Exemple :

{
  "mcpServers": {
    "putio": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "putio-mcp-server"
      ],
      "env": {
        "PUTIO_TOKEN": "<your-putio-api-token>"
      }
    }
  }
}

Comment utiliser ce MCP dans les flux

Utilisation du MCP dans FlowHunt

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

Cliquez sur le composant MCP pour ouvrir le panneau de configuration. Dans la section de configuration système MCP, insérez les détails de votre serveur MCP en utilisant ce format JSON :

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

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

Aperçu

D’après ce qui précède, le serveur MCP putio offre des fonctionnalités MCP de base et bien ciblées pour put.io, mais ne comprend pas de fonctionnalités avancées (prompts, ressources, échantillonnage, roots). Pour l’automatisation simple des fichiers et transferts, il convient. Pour des workflows plus complexes ou riches en contexte, il peut être limité.

Score : 4/10

Score MCP