Eunomia MCP Server

Jak działa serwer „Eunomia” MCP?

Eunomia MCP Server to rozszerzenie frameworka Eunomia, które łączy instrumenty Eunomia z serwerami Model Context Protocol (MCP). Jego głównym zadaniem jest orkiestracja polityk zarządzania danymi—takich jak wykrywanie danych osobowych (PII) czy kontrola dostępu użytkowników—w strumieniach tekstowych obsługiwanych przez aplikacje oparte na LLM (Large Language Model). Dzięki integracji z ekosystemem MCP, Eunomia MCP Server pozwala deweloperom wymuszać polityki dotyczące danych w workflow LLM lub innych aplikacjach tekstowych oraz orkiestruje komunikację pomiędzy wieloma serwerami przy użyciu standardu MCP. Dodaje to solidną warstwę bezpieczeństwa i zgodności, ułatwiając zarządzanie przepływami danych w środowiskach AI.

Lista promptów

Brak szablonów promptów w repozytorium ani dokumentacji.

Lista zasobów

W repozytorium ani dokumentacji nie podano żadnych jednoznacznych zasobów MCP.

Lista narzędzi

W repozytorium ani dokumentacji nie przedstawiono wyraźnej listy narzędzi MCP.

Przykładowe zastosowania tego serwera MCP

• Zarządzanie danymi w pipeline’ach LLM
  Eunomia MCP Server potrafi wymuszać polityki zarządzania danymi, takie jak wykrywanie i anonimizacja PII w tekstowych pipeline’ach LLM.

• Orkiestracja wielu serwerów
  Programiści mogą orkiestrwać wiele zewnętrznych serwerów MCP, zapewniając skoordynowane egzekwowanie polityk w rozproszonych systemach.

• Integracja z zewnętrznymi narzędziami
  Serwer może łączyć się z innymi usługami opartymi o MCP (np. web-browser-mcp-server), rozszerzając możliwości zarządzania i przetwarzania danych.

• Automatyczne egzekwowanie polityk
  Dzięki definiowaniu instrumentów (np. PiiInstrument), organizacje mają pewność, że informacje wrażliwe są zawsze obsługiwane zgodnie z polityką.

Jak skonfigurować

Windsurf

1. Upewnij się, że masz zainstalowane Node.js oraz uv.
2. Sklonuj repozytorium Eunomia MCP Server:
   git clone https://github.com/whataboutyou-ai/eunomia-mcp-server.git
3. W pliku konfiguracyjnym Windsurf dodaj Eunomia MCP Server do listy mcpServers:
4. Dodaj poniższy fragment JSON do konfiguracji:

   {
     "mcpServers": {
       "eunomia-mcp-server": {
         "command": "uv",
         "args": ["tool", "run", "orchestra_server"],
         "env": {
           "REQUEST_TIMEOUT": "30"
         }
       }
     }
   }
   

5. Zapisz konfigurację i zrestartuj Windsurf.

Claude

1. Zainstaluj wymagane zależności (Node.js, uv).
2. Sklonuj repozytorium.
3. Edytuj konfigurację Claude, aby dodać:

   {
     "mcpServers": {
       "eunomia-mcp-server": {
         "command": "uv",
         "args": ["tool", "run", "orchestra_server"],
         "env": {
           "REQUEST_TIMEOUT": "30"
         }
       }
     }
   }
   

4. Zapisz i zrestartuj Claude.
5. Zweryfikuj działanie, wykonując testowe zapytanie.

Cursor

1. Upewnij się, że masz najnowszą wersję Cursor i wymagane zależności.
2. Dodaj Eunomia MCP Server do pliku konfiguracyjnego:

   {
     "mcpServers": {
       "eunomia-mcp-server": {
         "command": "uv",
         "args": ["tool", "run", "orchestra_server"],
         "env": {
           "REQUEST_TIMEOUT": "30"
         }
       }
     }
   }
   

3. Zapisz, zrestartuj Cursor i przetestuj.

Cline

1. Zainstaluj Node.js i uv, jeśli jeszcze ich nie masz.
2. Sklonuj repozytorium Eunomia MCP Server.
3. Zaktualizuj plik konfiguracyjny Cline w następujący sposób:

   {
     "mcpServers": {
       "eunomia-mcp-server": {
         "command": "uv",
         "args": ["tool", "run", "orchestra_server"],
         "env": {
           "REQUEST_TIMEOUT": "30"
         }
       }
     }
   }
   

4. Zapisz i zrestartuj serwer Cline.
5. Potwierdź integrację, wykonując przykładowe polecenie MCP.

Zabezpieczenie kluczy API:
Używaj zmiennych środowiskowych w konfiguracji:

{
  "mcpServers": {
    "eunomia-mcp-server": {
      "command": "uv",
      "args": ["tool", "run", "orchestra_server"],
      "env": {
        "API_KEY": "${EUNOMIA_API_KEY}",
        "REQUEST_TIMEOUT": "30"
      }
    }
  }
}

Zamień ${EUNOMIA_API_KEY} na swoją zmienną środowiskową.

Jak użyć tego MCP w flows

Korzystanie z MCP w FlowHunt

Aby zintegrować serwery MCP z workflow w FlowHunt, zacznij od dodania komponentu MCP do swojego flow i połączenia go z agentem AI:

Kliknij komponent MCP, aby otworzyć panel konfiguracji. W sekcji systemowej konfiguracji MCP wklej dane swojego serwera MCP, korzystając z poniższego formatu JSON:

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

Po skonfigurowaniu agent AI może korzystać z tego MCP jako narzędzia z wszystkimi jego funkcjami i możliwościami. Pamiętaj, by zmienić “eunomia-mcp-server” na właściwą nazwę twojego serwera MCP oraz podmienić URL na adres własnego MCP.

Przegląd

Na podstawie powyższych tabel, ten MCP zapewnia podstawową, lecz ważną warstwę orkiestracji zarządzania danymi dla aplikacji LLM, jednak brakuje mu szczegółowej dokumentacji dotyczącej promptów, zasobów i narzędzi. Z uwagi na notę o wycofaniu oraz ograniczoną liczbę jawnych funkcji, ocena jest umiarkowana do zastosowań produkcyjnych.

Ocena MCP