Firebase MCP Server

Do czego służy serwer “Firebase” MCP?

Firebase MCP to serwer Model Context Protocol (MCP), który umożliwia asystentom AI bezpośrednią pracę z usługami Firebase, ułatwiając programistom integrację przepływów AI z infrastrukturą backendową. Dzięki udostępnieniu Firestore (bazy dokumentów), Storage (zarządzania plikami i przesyłania) oraz Authentication (zarządzania i weryfikacji użytkowników) jako narzędzi MCP, serwer pozwala asystentom AI wykonywać zadania takie jak zapytania do bazy, zarządzanie plikami czy obsługa uwierzytelniania użytkowników. Integracja ta usprawnia procesy developmentu, pozwalając agentom AI na programatyczną interakcję z zasobami Firebase, automatyzację powtarzalnych zadań i zapewnienie inteligentnego wsparcia aplikacji bez opuszczania wybranego środowiska programistycznego.

Lista promptów

W dostępnej dokumentacji ani w plikach repozytorium nie wymieniono żadnych szablonów promptów.

Lista zasobów

W dostępnej dokumentacji ani w plikach repozytorium nie wymieniono żadnych prymitywów MCP typu resource.

Lista narzędzi

• Firestore: Umożliwia operacje na bazie dokumentów, takie jak odczyt i zapis do kolekcji Firestore.
• Storage: Zapewnia funkcje zarządzania plikami, w tym niezawodne przesyłanie plików do Firebase Storage.
• Authentication: Pozwala na zarządzanie użytkownikami i operacje weryfikacyjne przy użyciu Firebase Authentication.

Przykładowe zastosowania tego serwera MCP

• Zarządzanie bazą danych: Używaj agentów AI do automatyzacji operacji Firestore — takich jak zapytania, aktualizacje czy usuwanie dokumentów — zwiększając wydajność zadań backendowych.
• Zarządzanie plikami: Usprawnij przesyłanie i pobieranie plików do Firebase Storage, pozwalając asystentom AI obsługiwać media lub dokumenty.
• Zarządzanie użytkownikami: Automatyzuj uwierzytelnianie, rejestrację i weryfikację użytkowników z wykorzystaniem Firebase Authentication, ograniczając ręczne czynności administracyjne.
• Automatyzacja CI/CD: Włącz serwer MCP do pipeline’ów developerskich, aby zarządzać testowymi bazami danych lub danymi użytkowników w scenariuszach automatycznych testów.
• Kontekstowe asystenty AI: Wzbogacaj asystentów AI o dostęp do danych Firebase w czasie rzeczywistym, czyniąc ich bardziej świadomymi kontekstu przy wsparciu i rozwiązywaniu problemów w aplikacji.

Jak to skonfigurować

Windsurf

1. Upewnij się, że masz zainstalowany Node.js oraz projekt Firebase z danymi konta serwisowego.
2. Zlokalizuj plik ustawień MCP Windsurf.
3. Dodaj serwer Firebase MCP do konfiguracji:

   {
     "mcpServers": {
       "firebase-mcp": {
         "command": "npx",
         "args": ["@gannonh/firebase-mcp@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Zapisz plik i uruchom ponownie Windsurf.
5. Zweryfikuj konfigurację, sprawdzając połączenie z Firebase MCP na liście serwerów MCP.

Claude

1. Wymagania wstępne: Node.js i dane uwierzytelniające projektu Firebase.
2. Otwórz ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json.
3. Dodaj serwer Firebase MCP:

   {
     "mcpServers": {
       "firebase-mcp": {
         "command": "npx",
         "args": ["@gannonh/firebase-mcp@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Zapisz zmiany i uruchom ponownie Claude Desktop.
5. Potwierdź działanie Firebase MCP przez interfejs Claude.

Cursor

1. Wymagania wstępne: Node.js i dane uwierzytelniające Firebase.
2. Zlokalizuj plik konfiguracyjny MCP Cursor.
3. Dodaj wpis Firebase MCP:

   {
     "mcpServers": {
       "firebase-mcp": {
         "command": "npx",
         "args": ["@gannonh/firebase-mcp@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Zapisz i uruchom ponownie Cursor.
5. Zweryfikuj dostępność serwera MCP na liście serwerów Cursor.

Cline

1. Upewnij się, że Node.js i dane uwierzytelniające Firebase są dostępne.
2. Otwórz plik konfiguracyjny Cline.
3. Wstaw konfigurację Firebase MCP:

   {
     "mcpServers": {
       "firebase-mcp": {
         "command": "npx",
         "args": ["@gannonh/firebase-mcp@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Zapisz i uruchom ponownie Cline.
5. Sprawdź, czy Firebase MCP pojawia się na liście aktywnych serwerów MCP.

Zabezpieczenie kluczy API

Wrażliwe dane przechowuj w zmiennych środowiskowych. Przykład użycia env i inputs w JSON:

{
  "mcpServers": {
    "firebase-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["@gannonh/firebase-mcp@latest"],
      "env": {
        "FIREBASE_SERVICE_ACCOUNT": "ścieżka/do/twojego/serviceAccountKey.json"
      },
      "inputs": {
        "projectId": "twój-firebase-project-id"
      }
    }
  }
}

Jak używać tego MCP we flows

Korzystanie z MCP w FlowHunt

Aby zintegrować serwery MCP ze swoim workflow FlowHunt, rozpocznij od dodania komponentu MCP do flow i połącz go ze swoim agentem AI:

Kliknij komponent MCP, aby otworzyć panel konfiguracji. W sekcji konfiguracyjnej systemu MCP wklej dane swojego serwera MCP w tym formacie JSON:

{
  "firebase-mcp": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://twojserwermcp.example/sciezka/do/mcp/url"
  }
}

Po skonfigurowaniu agent AI może korzystać z tego MCP jako narzędzia ze wszystkimi jego funkcjami i możliwościami. Pamiętaj, aby zmienić “firebase-mcp” na faktyczną nazwę swojego serwera MCP oraz podmienić URL na adres własnego serwera MCP.

Przegląd

Na podstawie powyższej tabeli serwer Firebase MCP jest bardzo praktyczny do integracji asystentów AI z Firebase, lecz brakuje mu szczegółowej dokumentacji szablonów promptów i prymitywów MCP typu resource. Pokrycie głównych narzędzi Firebase jest mocne, a wskazówki dotyczące konfiguracji i bezpieczeństwa są obecne. Brak informacji o sampling/roots/resource nieznacznie obniża kompletność.

MCP Score