tsuki_mcp_filesystem_server MCP-server

Wat doet de “tsuki_mcp_filesystem_server” MCP-server?

De tsuki_mcp_filesystem_server is een aangepaste server die compatibel is met het Model Context Protocol (MCP) en is ontworpen om het zoeken en openen van bestanden op het lokale bestandssysteem te vergemakkelijken. Op maat gemaakt voor integratie met de Agent SDK van OpenAI, stelt het bestandssysteembronnen beschikbaar via MCP, waardoor AI-assistenten en -agenten bestanden kunnen opvragen, weergeven en openen binnen een opgegeven map op de hostmachine. Belangrijke functies zijn onder meer automatische detectie van MIME-typen en flexibele configuratie via omgevingsvariabelen. Door ondersteuning voor de resources/list-methode maakt deze server ontwikkelworkflows mogelijk die programmatische bestandsontdekking of -beheer vereisen, zodat AI-gestuurde tools op gestandaardiseerde en veilige wijze met lokale bestanden kunnen werken.

Lijst met Prompts

Er worden geen prompt-sjablonen genoemd in de repository.

Lijst met Bronnen

• Bestandssysteembron
  Biedt toegang tot lokale bestandssysteem-bestanden, waardoor clients bestanden kunnen zoeken en weergeven binnen een opgegeven map.
• resources/list
  Een endpoint dat een lijst met bestanden in de doelmap ophaalt en deze als bronnen voor AI-clients aanbiedt.

Lijst met Tools

• resources/list
  Tool om bestanden in de geconfigureerde lokale map weer te geven, zodat deze beschikbaar zijn voor clients voor vervolgacties.

Gebruiksscenario’s van deze MCP-server

• Lokale bestandsontdekking
  Ontwikkelaars kunnen de server gebruiken om programmatisch bestanden binnen een doelmap te ontdekken en weer te geven, wat helpt bij bestandsbeheer.
• Bestandscontext voor LLM’s
  Stelt grote taalmodellen en AI-agenten in staat lokale bestandslijsten op te halen, die als context kunnen worden gebruikt voor code-analyse of documentatietaken.
• Agent SDK-integratie
  Werkt naadloos met de Agent SDK van OpenAI, zodat agenten bestandszoekfuncties kunnen gebruiken als onderdeel van bredere automatiseringsflows.
• Automatische MIME-type detectie
  Detecteert automatisch MIME-typen voor bestanden, wat handig is bij het verwerken of filteren op type.

Hoe stel je het in

Windsurf

1. Vereisten:
   Zorg dat Python en pip geïnstalleerd zijn.
2. Clone de repository:
   git clone https://github.com/yuutotsuki/tsuki_mcp_filesystem_server.git
3. Installeer afhankelijkheden:
   pip install -r requirements.txt
4. Configureer de omgeving:
   Kopieer .env.example naar .env en pas ROOT_PATH, HOST, PORT en LOG_LEVEL aan.
5. Registreer bij Windsurf:
   Voeg de serverinformatie toe aan je Windsurf MCP-configuratie.

Voorbeeld JSON:

{
  "mcpServers": {
    "tsuki_mcp_filesystem": {
      "command": "python",
      "args": ["main.py"]
    }
  }
}

API-sleutels beveiligen:

{
  "env": {
    "ROOT_PATH": "/path/naar/je/zoekmap"
  },
  "inputs": {}
}

Claude

1. Vereisten:
   Installeer Python en afhankelijkheden zoals hierboven.
2. Stel de omgeving in:
   Configureer .env met je map.
3. Integreer met Claude:
   Voeg de MCP-serverconfiguratie toe aan je Claude-instellingen.
4. Start de server:
   python main.py
5. Verifieer de verbinding:
   Zorg ervoor dat Claude de MCP-server kan zien.

Voorbeeld JSON:

{
  "mcpServers": {
    "tsuki_mcp_filesystem": {
      "command": "python",
      "args": ["main.py"]
    }
  }
}

API-sleutels beveiligen:

{
  "env": {
    "ROOT_PATH": "/path/naar/je/zoekmap"
  },
  "inputs": {}
}

Cursor

1. Clone en installeer:
   Clone de repo en installeer vereisten.
2. Stel de omgeving in:
   Kopieer en bewerk .env.
3. Configureer Cursor:
   Voeg de MCP-server toe aan de Cursor-configuratie.
4. Start de server:
   python main.py
5. Herstart Cursor en controleer:
   Controleer of MCP wordt herkend.

Voorbeeld JSON:

{
  "mcpServers": {
    "tsuki_mcp_filesystem": {
      "command": "python",
      "args": ["main.py"]
    }
  }
}

API-sleutels beveiligen:

{
  "env": {
    "ROOT_PATH": "/path/naar/je/zoekmap"
  },
  "inputs": {}
}

Cline

1. Installeer vereisten:
   Zoals hierboven.
2. Configureer .env:
   Stel ROOT_PATH, HOST en PORT in.
3. Voeg toe aan Cline:
   Registreer de MCP-server in de Cline-configuratie.
4. Start de server:
   python main.py
5. Controleer werking:
   Valideer MCP-serverzichtbaarheid.

Voorbeeld JSON:

{
  "mcpServers": {
    "tsuki_mcp_filesystem": {
      "command": "python",
      "args": ["main.py"]
    }
  }
}

API-sleutels beveiligen:

{
  "env": {
    "ROOT_PATH": "/path/naar/je/zoekmap"
  },
  "inputs": {}
}

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. Plaats in de systeem-MCP-configuratiesectie je MCP-servergegevens in dit JSON-formaat:

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

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

Overzicht

Op basis van de aanwezige informatie is tsuki_mcp_filesystem_server een minimale maar gerichte MCP-server voor lokale bestandssysteemzoekopdrachten. Het biedt essentiële functies en duidelijke configuratie, maar mist geavanceerde MCP-primitieven zoals prompts, roots of sampling-ondersteuning. Het nut is groot voor specialistische toepassingen, maar bredere toepassingen vereisen meer functionaliteit.

MCP-score