PubNub MCP Server

Co robi serwer “PubNub” MCP?

PubNub MCP (Model Context Protocol) Server został zaprojektowany, aby łączyć asystentów AI i środowiska programistyczne z komunikacją w czasie rzeczywistym i zewnętrznymi źródłami danych. Dzięki wykorzystaniu niezawodnej infrastruktury PubNub do obsługi wiadomości, ten serwer MCP umożliwia płynną integrację z API, bazami danych i różnymi zasobami, wzbogacając proces tworzenia oprogramowania. Umożliwia zadania takie jak subskrybowanie kanałów wiadomości, zarządzanie plikami, wywoływanie API oraz zapewnianie strumieni danych na żywo – wszystko to w standardowym protokole. PubNub MCP Server jest kompatybilny z platformami takimi jak Cursor, Windsurf, Claude Desktop, Claude Code i OpenAI Codex, co pozwala programistom na łatwiejsze usprawnienie pracy z kodem, debugowania i współpracy poprzez połączenie narzędzi z danymi i akcjami w czasie rzeczywistym.

Lista promptów

Nie znaleziono szablonów promptów w repozytorium ani dokumentacji.

Lista zasobów

Nie wyszczególniono jawnie żadnych zasobów w plikach repozytorium ani dokumentacji.

Lista narzędzi

W dostępnych plikach nie potwierdzono jawnej listy narzędzi (np. pliki typu server.py lub równoważne nie występują w repozytorium).

Przykładowe zastosowania tego serwera MCP

• Integracja wiadomości w czasie rzeczywistym
  Połącz swoje środowisko programistyczne lub agenta AI z kanałami PubNub, umożliwiając komunikację i współpracę w czasie rzeczywistym między członkami zespołu lub botami.

• Interakcja z API
  Umożliwiaj automatyczne wywołania API lub pobieranie danych przez serwer MCP, pozwalając asystentom AI na płynne uruchamianie workflow zasilanych PubNub bezpośrednio w obsługiwanych edytorach.

• Strumieniowanie danych kontekstowych
  Przesyłaj dane kontekstowe (np. zmiany w kodzie, powiadomienia lub alerty) do swojego IDE lub asystenta AI, zwiększając świadomość sytuacyjną programistów.

• Współpraca na platformach kodowania
  Wykorzystaj PubNub MCP Server do wspierania przeglądów kodu na żywo, natychmiastowej informacji zwrotnej i wspólnych sesji w takich narzędziach jak Cursor czy Claude Code.

Jak skonfigurować

Windsurf

1. Upewnij się, że na Twoim systemie zainstalowany jest Node.js.
2. Zainstaluj pakiet:

   npm install -g @pubnub/mcp-server@latest
   

3. Edytuj lub utwórz plik konfiguracyjny Windsurf.
4. Dodaj PubNub MCP Server, wstawiając fragment JSON w sekcji mcpServers:

   {
     "mcpServers": {
       "pubnub-mcp": {
         "command": "pubnub-mcp-server",
         "args": []
       }
     }
   }
   

5. Zapisz konfigurację i uruchom ponownie Windsurf.
6. Zweryfikuj, czy serwer pojawił się na liście integracji MCP.

Bezpieczne przechowywanie kluczy API

Używaj zmiennych środowiskowych do przechowywania poufnych danych:

{
  "mcpServers": {
    "pubnub-mcp": {
      "command": "pubnub-mcp-server",
      "env": {
        "PUBNUB_API_KEY": "your-api-key"
      },
      "inputs": {
        "apiKey": "${PUBNUB_API_KEY}"
      }
    }
  }
}

Claude

1. Zainstaluj Node.js.
2. Zainstaluj pakiet PubNub MCP Server:

   npm install -g @pubnub/mcp-server@latest
   

3. Otwórz plik konfiguracyjny Claude.
4. Dodaj konfigurację serwera:

   {
     "mcpServers": {
       "pubnub-mcp": {
         "command": "pubnub-mcp-server"
       }
     }
   }
   

5. Uruchom ponownie Claude i sprawdź, czy serwer MCP jest widoczny w integracjach.

Cursor

1. Upewnij się, że Node.js jest dostępny.
2. Zainstaluj serwer MCP:

   npm install -g @pubnub/mcp-server@latest
   

3. Zmodyfikuj konfigurację mcpServers w Cursor:

   {
     "mcpServers": {
       "pubnub-mcp": {
         "command": "pubnub-mcp-server",
         "args": []
       }
     }
   }
   

4. Zapisz i uruchom ponownie Cursor.

Cline

1. Zainstaluj Node.js.
2. Zainstaluj globalnie PubNub MCP Server:

   npm install -g @pubnub/mcp-server@latest
   

3. Dodaj konfigurację serwera MCP do Cline:

   {
     "mcpServers": {
       "pubnub-mcp": {
         "command": "pubnub-mcp-server"
       }
     }
   }
   

4. Uruchom ponownie Cline i sprawdź integrację MCP.

Jak używać tego MCP w przepływach

Korzystanie z MCP w FlowHunt

Aby zintegrować serwery MCP w swoim workflow FlowHunt, rozpocznij od dodania komponentu MCP do swojego przepływu i podłączenia go do agenta AI:

Kliknij komponent MCP, aby otworzyć panel konfiguracyjny. W sekcji konfiguracji systemowego MCP wstaw szczegóły swojego serwera MCP używając poniższego formatu JSON:

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

Po skonfigurowaniu agent AI będzie mógł korzystać z tego MCP jako narzędzia ze wszystkimi jego funkcjami i możliwościami. Pamiętaj, by zmienić “pubnub-mcp” na faktyczną nazwę swojego serwera MCP i podać własny adres URL serwera MCP.

Przegląd

Na podstawie dostępnych informacji, PubNub MCP Server jest podstawową implementacją serwera MCP, ale brakuje mu szczegółowej dokumentacji dotyczącej promptów, zasobów oraz narzędzi. Dostarcza ogólne instrukcje konfiguracji i obsługuje bezpieczne zarządzanie kluczami API, lecz nie potwierdza zaawansowanych funkcji MCP takich jak roots czy sampling.

Nasza opinia

Repozytorium PubNub MCP Server jest funkcjonalne pod kątem łączenia PubNub z klientami kompatybilnymi z MCP i zawiera podstawowe instrukcje konfiguracji. Jednak brak szczegółowej dokumentacji dotyczącej szablonów promptów, zasobów i jawnie udostępnionych narzędzi ogranicza jego natychmiastową użyteczność w zaawansowanych workflow. Jego open source oraz wsparcie międzyplatformowe to zalety, ale brak sampling, roots oraz bogatej dokumentacji sprawia, że najlepiej sprawdzi się u użytkowników już zaznajomionych z PubNub lub MCP.

Ocena MCP