Integrazione Server MCP-PIF

Cosa fa il Server MCP “MCP-PIF”?

Il server MCP-PIF (Model Context Protocol - Personal Intelligence Framework) è un’implementazione pratica del Model Context Protocol (MCP) pensata per facilitare la collaborazione significativa tra umani e AI. Agendo da ponte, MCP-PIF permette agli assistenti AI di connettersi a fonti di dati strutturate e servizi esterni, supportando workflow di sviluppo come gestione dello spazio di lavoro, journaling di progetto e ragionamento strutturato. La sua funzione principale è esporre strumenti e risorse—come navigazione filesystem, sistemi di journaling e utility di ragionamento—ai client AI, consentendo loro di eseguire operazioni come manipolazione file, presa di appunti persistenti e sviluppo di insight strutturati. Fornendo questa interfaccia standardizzata, MCP-PIF migliora la produttività guidata da AI e consente un’integrazione fluida con gli ambienti di sviluppo.

Elenco dei Prompt

Nessun template di prompt specifico trovato nel repository o nella documentazione.

Elenco delle Risorse

Nessuna definizione esplicita di risorsa trovata nel repository o nella documentazione.

Elenco degli Strumenti

• Operazioni Filesystem
  Strumenti per navigare e gestire il contesto di workspace:

  • pwd: Mostra la directory corrente
  • cd: Cambia directory
  • read: Legge il contenuto di un file
  • write: Scrive su un file
  • mkdir: Crea una directory
  • delete: Elimina file o directory
  • move: Sposta file o directory
  • rename: Rinomina file o directory

• Strumenti di Ragionamento
  Permettono pensiero strutturato e sviluppo di insight:

  • reason: Sviluppa insight collegati mettendo in relazione i pensieri
  • think: Crea spazi per contemplazione e ragionamento temporale

• Sistema di Journal
  Mantiene continuità e documenta la conoscenza:

  • journal_create: Crea nuove voci di journal
  • journal_read: Legge ed esplora i pattern del journal

Casi d’Uso di questo Server MCP

• Gestione File nel Workspace
  Gli sviluppatori possono usare assistenti AI per navigare le directory di progetto, leggere e scrivere file, creare nuove cartelle e gestire l’organizzazione del workspace, semplificando le attività quotidiane.

• Journaling di Progetto
  L’AI può documentare lo sviluppo del progetto, mantenere log ed estrarre pattern dalle voci di journal, supportando la continuità della conoscenza e l’analisi retrospettiva.

• Ragionamento Strutturato e Sviluppo di Insight
  Gli strumenti di ragionamento aiutano AI e utenti a costruire insieme catene di pensiero, modellare idee di progetto e sviluppare insight collegati per la risoluzione di problemi complessi.

• Esplorazione del Codebase
  Abilitando la navigazione delle directory e la lettura dei file, gli sviluppatori possono usare il server MCP-PIF per esplorare nuovi codebase, cercare file rilevanti e comprendere la struttura del progetto in modo efficiente.

• Sincronizzazione Workspace Cross-Platform
  MCP-PIF può essere configurato e utilizzato su Windows, macOS e Linux, garantendo workflow consistenti e strumenti disponibili per team su sistemi diversi.

Come configurarlo

Windsurf

1. Prerequisiti: Assicurati che Node.js 18+ e npm siano installati.
2. Clona il Repository:

   git clone https://github.com/hungryrobot1/MCP-PIF
   cd mcp-pif
   npm install
   

3. Builda il Server:

   npm run build
   

4. Modifica la Configurazione:
   Imposta le variabili d’ambiente per la root del workspace o la config secondo necessità.
5. Aggiungi alla Configurazione di Windsurf:

   {
     "mcpServers": {
       "mcp-pif": {
         "command": "node",
         "args": ["path/to/your/mcp-pif/build/index.js"],
         "cwd": "path/to/your/mcp-pif",
         "env": {}
       }
     }
   }
   

6. Riavvia e Verifica:
   Riavvia Windsurf e conferma che “mcp-pif” sia disponibile.

Claude

1. Prerequisiti: Installa Node.js 18+, npm e TypeScript 5.0+.
2. Clona e Installa:

   git clone https://github.com/hungryrobot1/MCP-PIF
   cd mcp-pif
   npm install
   npm run build
   

3. Configura il Client Desktop Claude:
   • Trova claude_desktop_config.json e aggiungi:

     {
       "mcpServers": {
         "mcp-pif": {
           "command": "node",
           "args": ["path/to/your/mcp-pif/build/index.js"],
           "cwd": "path/to/your/mcp-pif",
           "env": {}
         }
       }
     }
     

4. Riavvia il Client Claude:
   Avvia o riavvia, seleziona “mcp-pif” come server.
5. Verifica la Configurazione:
   Avvia una nuova chat e assicurati che il server si connetta.

Cursor

1. Installa i Prerequisiti: Node.js 18+, npm, TypeScript.
2. Clona & Installa:

   git clone https://github.com/hungryrobot1/MCP-PIF
   cd mcp-pif
   npm install
   npm run build
   

3. Aggiorna la Configurazione di Cursor:

   {
     "mcpServers": {
       "mcp-pif": {
         "command": "node",
         "args": ["path/to/your/mcp-pif/build/index.js"],
         "cwd": "path/to/your/mcp-pif",
         "env": {}
       }
     }
   }
   

4. Riavvia Cursor:
   Riavvia l’app e verifica la disponibilità del server.

Cline

1. Installa le Dipendenze: Node.js 18+, npm, TypeScript.
2. Clona & Builda:

   git clone https://github.com/hungryrobot1/MCP-PIF
   cd mcp-pif
   npm install
   npm run build
   

3. Configura Cline:

   {
     "mcpServers": {
       "mcp-pif": {
         "command": "node",
         "args": ["path/to/your/mcp-pif/build/index.js"],
         "cwd": "path/to/your/mcp-pif",
         "env": {}
       }
     }
   }
   

4. Riavvia & Verifica:
   Riavvia Cline per confermare che “mcp-pif” sia attivo.

Protezione delle API Key

Per proteggere chiavi o credenziali sensibili, impostale tramite variabili d’ambiente nella configurazione:

{
  "mcpServers": {
    "mcp-pif": {
      "command": "node",
      "args": ["path/to/your/mcp-pif/build/index.js"],
      "cwd": "path/to/your/mcp-pif",
      "env": {
        "MY_SECRET_KEY": "${MY_SECRET_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "api_key": "${MY_SECRET_KEY}"
      }
    }
  }
}

Come utilizzare questo MCP all’interno dei flussi

Utilizzo di MCP in FlowHunt

Per integrare i server MCP nel tuo workflow FlowHunt, inizia aggiungendo il componente MCP al tuo flow e collegandolo al tuo agente AI:

Clicca sul componente MCP per aprire il pannello di configurazione. Nella sezione di configurazione MCP di sistema, inserisci i dettagli del tuo server MCP usando questo formato JSON:

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

Una volta configurato, l’agente AI potrà ora usare questo MCP come strumento con accesso a tutte le sue funzioni e capacità. Ricorda di cambiare “mcp-pif” con il nome effettivo del tuo server MCP e sostituire l’URL con quello del tuo server MCP.

Panoramica

In base alla documentazione e al codice disponibili, MCP-PIF offre un set robusto di strumenti core e buone istruzioni di setup, ma mancano chiari template di prompt, elenchi di risorse e funzionalità MCP avanzate come il sampling e il supporto roots. Nel complesso, questa implementazione è solida per i compiti fondamentali ma può migliorare nella documentazione per l’utente e nelle funzionalità avanzate del protocollo.

MCP Score

Valutazione complessiva: 6/10

MCP-PIF è un ottimo punto di partenza per la gestione workspace e il ragionamento basati su MCP, con codice e setup chiari, ma manca di dettagliati prompt, definizioni di risorse e documentazione sulle funzionalità avanzate MCP.