Firefly MCP Server

Wat doet de “Firefly” MCP Server?

De Firefly MCP (Model Context Protocol) Server is een TypeScript-gebaseerde server ontworpen om te integreren met het Firefly-platform, waarmee een naadloze verbinding tussen AI-assistenten en je Cloud- en SaaS-omgevingen mogelijk wordt gemaakt. De belangrijkste rol is AI-clients in staat stellen bronnen uit gekoppelde accounts, zoals AWS of andere cloudproviders, te ontdekken, beheren en codificeren. Door middelenontdekking en codificatiecapaciteiten aan te bieden, stelt Firefly MCP AI-gedreven workflows in staat voor taken als infrastructuurbeheer en automatisering. De server ondersteunt veilige authenticatie en is gebouwd voor eenvoudige integratie met ontwikkeltools, waaronder Claude en Cursor, waardoor ontwikkelaars productiever worden via natuurlijke taalqueries en Infrastructure as Code-generatie.

Lijst van prompts

• Er zijn geen expliciete prompt-templates gedocumenteerd in de repository.

Lijst van resources

• Resource discovery: Toont alle resources in je gekoppelde Cloud- en SaaS-accounts voor AI-ondersteunde queries.
• Resource codificatie: Maakt het mogelijk ontdekte resources weer te geven als Infrastructure as Code (bijv. Terraform-templates).
• Veilige authenticatie: Maakt gebruik van toegangssleutels om veilig te communiceren met Firefly-beheerde resources.

Lijst van tools

• Er staan geen expliciete tools in de repository-bestanden (zoals server.py of een gelijkwaardig TypeScript-bestand).

Use cases van deze MCP Server

• Cloud resource discovery: Query en lijst alle resources (bijv. EC2-instances) over je AWS- en andere cloudaccounts via natuurlijke taal.
• Infrastructure as Code generatie: Codificeer automatisch ontdekte resources naar Terraform of andere IaC-formaten, wat engineering-tijd bespaart.
• Veilig multi-cloudbeheer: Beheer resources over meerdere cloud- en SaaS-providers met veilige, uniforme authenticatie.
• Integratie met AI-ontwikkeltools: Gebruik Cursor, Claude of vergelijkbare tools om de mogelijkheden van Firefly MCP in je ontwikkelworkflows te benutten.
• Automatisering van infrastructuurtaken: Stel AI-agenten in staat repetitieve infrastructuurbeheer-taken te automatiseren, wat efficiëntie en minder fouten oplevert.

Hoe installeer je het

Windsurf

1. Zorg dat Node.js (v14+) en npm/yarn geïnstalleerd zijn.
2. Genereer Firefly toegangssleutels vanuit je Firefly-account.
3. Installeer de MCP-server met npx:

   npx @fireflyai/firefly-mcp
   

4. Werk je mcp.json configuratie bij:

   {
     "mcpServers": {
       "firefly": {
         "command": "npx",
         "args": ["-y", "@fireflyai/firefly-mcp"],
         "env": {
           "FIREFLY_ACCESS_KEY": "your_access_key",
           "FIREFLY_SECRET_KEY": "your_secret_key"
         }
       }
     }
   }
   

5. Sla wijzigingen op en herstart Windsurf indien nodig.

Claude

1. Vereisten: Node.js (v14+) en Firefly toegangssleutels.
2. Start MCP-server:

   npx @fireflyai/firefly-mcp --sse --port 6001
   

3. Voeg toe aan je Claude-configuratie:

   {
     "mcpServers": {
       "firefly": {
         "url": "http://localhost:6001/sse"
       }
     }
   }
   

4. Sla op en herstart Claude. Controleer de integratie.

Cursor

1. Installeer Node.js en verkrijg Firefly-gegevens.
2. Draai de server zoals hierboven beschreven.
3. Verbind in Cursor met de MCP-server volgens de Model Context Protocol documentatie van Cursor.
4. Voorbeeldconfiguratie:

   {
     "mcpServers": {
       "firefly": {
         "url": "http://localhost:6001/sse"
       }
     }
   }
   

5. Gebruik de extensie van Cursor om met Firefly MCP te werken.

Cline

1. Zet Node.js en Firefly-gegevens op.
2. Start MCP-server:

   npx @fireflyai/firefly-mcp --sse --port 6001
   

3. Voeg in het configuratiebestand (mcp.json) toe:

   {
     "mcpServers": {
       "firefly": {
         "url": "http://localhost:6001/sse"
       }
     }
   }
   

4. Sla op en herstart Cline om wijzigingen toe te passen.

API-sleutels beveiligen

Houd je toegangssleutels altijd geheim en geef de voorkeur aan omgevingsvariabelen voor inloggegevens:

{
  "mcpServers": {
    "firefly": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@fireflyai/firefly-mcp"],
      "env": {
        "FIREFLY_ACCESS_KEY": "your_access_key",
        "FIREFLY_SECRET_KEY": "your_secret_key"
      }
    }
  }
}

Hoe gebruik je deze MCP binnen flows

MCP gebruiken in FlowHunt

Om MCP-servers in je FlowHunt-workflow te integreren, voeg je het MCP-component toe aan je flow en verbind je deze met je AI-agent:

Klik op het MCP-component om het configuratiescherm te openen. Voeg in de system MCP-configuratie je MCP servergegevens in met dit JSON-formaat:

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

Na configuratie kan de AI-agent deze MCP nu als tool gebruiken met toegang tot alle functies en mogelijkheden. Vergeet niet “firefly” te wijzigen naar de daadwerkelijke naam van je MCP-server en de URL te vervangen door je eigen MCP-server-URL.

Overzicht

Op basis van de beschikbare documentatie en repository-structuur biedt Firefly MCP een degelijk overzicht, beveiligingsadvies en resource-integratie, maar mist het details over prompt-templates, tools, roots en sampling features. Het is dus functioneel, maar niet volledig gedocumenteerd voor het volledige MCP-capaciteitenbereik.

Onze mening

MCP Score: 5/10
Firefly MCP dekt de basis voor installatie, gebruik en resource-integratie met duidelijke documentatie en een permissieve licentie, maar mist geavanceerde MCP-functies en gedetailleerde tool/prompt-ondersteuning in de publieke repository.

MCP Score