MCP-PIF Server Integratie

Wat doet de “MCP-PIF” MCP Server?

De MCP-PIF (Model Context Protocol - Personal Intelligence Framework) Server is een praktische implementatie van het Model Context Protocol (MCP), ontworpen om zinvolle samenwerking tussen mensen en AI te faciliteren. Als brug stelt MCP-PIF AI-assistenten in staat om te verbinden met gestructureerde externe databronnen en diensten, ter ondersteuning van ontwikkelworkflows zoals werkruimtebeheer, projectjournalisering en gestructureerd redeneren. De kernfunctie is het beschikbaar maken van tools en bronnen—zoals navigatie in het bestandssysteem, journalsystemen en redeneringshulpmiddelen—aan AI-clients, zodat zij taken kunnen uitvoeren zoals het manipuleren van bestanden, het bijhouden van blijvende notities en het ontwikkelen van gestructureerde inzichten. Door deze gestandaardiseerde interface te bieden, verhoogt MCP-PIF de AI-gestuurde productiviteit en maakt het naadloze integratie met ontwikkelomgevingen mogelijk.

Lijst met Prompts

Er zijn geen specifieke prompt-sjablonen gevonden in de repository of documentatie.

Lijst met Bronnen

Er zijn geen expliciete brondefinities gevonden in de repository of documentatie.

Lijst met Tools

• Bestandssysteemoperaties
  Tools voor het navigeren en beheren van de werkruimtecontext:

  • pwd: Toon huidige map
  • cd: Wissel van map
  • read: Lees bestandsinhoud
  • write: Schrijf naar een bestand
  • mkdir: Maak een map aan
  • delete: Verwijder bestanden of mappen
  • move: Verplaats bestanden of mappen
  • rename: Hernoem bestanden of mappen

• Redeneringstools
  Maak gestructureerd denken en inzichtontwikkeling mogelijk:

  • reason: Ontwikkel verbonden inzichten door gedachten te koppelen
  • think: Creëer ruimtes voor overdenking en temporeel redeneren

• Journalsysteem
  Behoud continuïteit en documenteer kennis:

  • journal_create: Maak nieuwe journaalnotities aan
  • journal_read: Lees en ontdek journalpatronen

Gebruikstoepassingen van deze MCP Server

• Bestandsbeheer in de werkruimte
  Ontwikkelaars kunnen AI-assistenten gebruiken om projectmappen te doorzoeken, bestanden te lezen en te schrijven, nieuwe mappen aan te maken en de werkruimte te organiseren, waardoor dagelijkse taken efficiënter verlopen.

• Projectjournalisering
  AI kan projectontwikkelingen documenteren, logs bijhouden en patronen uit journaalnotities halen, wat bijdraagt aan kenniscontinuïteit en terugblikanalyses.

• Gestructureerd redeneren en inzichtontwikkeling
  De redeneringstools helpen AI en gebruikers om samen denkprocessen op te bouwen, projectideeën te modelleren en verbonden inzichten te ontwikkelen voor complexe probleemoplossing.

• Codebase verkennen
  Door navigatie door mappen en het lezen van bestanden mogelijk te maken, kunnen ontwikkelaars de MCP-PIF server inzetten om nieuwe codebases te verkennen, relevante bestanden te zoeken en snel projectstructuren te begrijpen.

• Cross-platform werkruimte-synchronisatie
  MCP-PIF kan geconfigureerd en gebruikt worden op Windows, macOS en Linux, zodat teams op verschillende systemen consistente workflows en tools tot hun beschikking hebben.

Hoe stel je het in

Windsurf

1. Vereisten: Zorg dat Node.js 18+ en npm zijn geïnstalleerd.
2. Clone de Repository:

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

3. Bouw de Server:

   npm run build
   

4. Bewerk Configuratie:
   Stel indien nodig omgevingsvariabelen in voor de werkruimte-root of configuratie.
5. Voeg toe aan Windsurf-configuratie:

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

6. Herstart en Controleer:
   Herstart Windsurf en bevestig dat “mcp-pif” beschikbaar is.

Claude

1. Vereisten: Installeer Node.js 18+, npm en TypeScript 5.0+.
2. Clone en Installeer:

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

3. Configureer Claude Desktop Client:
   • Zoek claude_desktop_config.json en voeg toe:

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

4. Herstart Claude Client:
   Start of herstart, selecteer “mcp-pif” als server.
5. Controleer Setup:
   Start een nieuw gesprek en kijk of de server verbindt.

Cursor

1. Installeer Vereisten: Node.js 18+, npm, TypeScript.
2. Clone & Installeer:

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

3. Werk Cursor-configuratie bij:

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

4. Herstart Cursor:
   Herstart de app en controleer of de server beschikbaar is.

Cline

1. Installeer Afhankelijkheden: Node.js 18+, npm, TypeScript.
2. Clone & Bouw:

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

3. Configureer Cline:

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

4. Herstart & Controleer:
   Herstart Cline om te bevestigen dat “mcp-pif” actief is.

Beveilig API-sleutels

Om gevoelige sleutels of inloggegevens te beveiligen, stel je ze in via omgevingsvariabelen in de configuratie:

{
  "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}"
      }
    }
  }
}

Hoe gebruik je deze MCP in flows

MCP gebruiken in FlowHunt

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

Klik op het MCP-component om het configuratiepaneel te openen. Voeg in het systeem-MCP-configuratiegedeelte je MCP-servergegevens toe met dit JSON-formaat:

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

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

Overzicht

Op basis van de beschikbare documentatie en code biedt MCP-PIF een robuuste set kernhulpmiddelen en goede installatie-instructies, maar ontbreken duidelijke prompt-sjablonen, bronomschrijvingen en geavanceerde MCP-functies zoals sampling- en roots-ondersteuning. Over het geheel genomen is deze implementatie solide voor fundamentele taken, maar kan deze verbeteren in gebruikersgerichte documentatie en geavanceerdere protocolfuncties.

MCP Score

Eindbeoordeling: 6/10

MCP-PIF is een sterk startpunt voor MCP-gebaseerd werkruimtebeheer en redeneren, met duidelijke code en installatie, maar mist gedetailleerde prompt- en brondefinities en documentatie over geavanceerde MCP-functies.