Riza MCP Server

Co robi serwer „Riza” MCP?

Serwer Riza MCP działa jako most między asystentami AI a odizolowanym środowiskiem interpretera kodu platformy Riza. Poprzez implementację Model Context Protocol (MCP), serwer Riza MCP udostępnia API Riza jako zestaw łatwych w użyciu narzędzi, umożliwiając agentom AI i programistom zaawansowane wykonywanie kodu, zarządzanie narzędziami oraz automatyzację przepływów pracy w sposób bezpieczny i programistyczny. Interfejs oparty na protokole pozwala LLM-om (Large Language Models) wchodzić w interakcję z Riza w zadaniach takich jak pisanie, edycja, wykonywanie i listowanie własnych narzędzi kodu, a także uruchamianie dowolnego kodu w izolowanym środowisku. Integracja usprawnia przepływy pracy deweloperskiej poprzez automatyzację powtarzalnych zadań kodowania, zapewnienie bezpiecznego wykonywania oraz umożliwienie bezproblemowego tworzenia i zarządzania narzędziami bezpośrednio z poziomu AI.

Lista promptów

Brak informacji o szablonach promptów w repozytorium.

Lista zasobów

Brak udokumentowanych zasobów MCP w repozytorium.

Lista narzędzi

• create_tool: Pozwala LLM lub użytkownikowi napisać kod i zapisać go jako narzędzie wielokrotnego użytku przy użyciu Riza Tools API.
• fetch_tool: Pobiera zapisane narzędzia Riza wraz z ich kodem źródłowym, umożliwiając dalszą inspekcję lub edycję.
• execute_tool: Wykonuje wcześniej zapisane narzędzie w bezpieczny sposób przy użyciu API interpretera kodu Riza.
• edit_tool: Modyfikuje kod źródłowy lub konfigurację już istniejącego narzędzia.
• list_tools: Wyświetla wszystkie dostępne zapisane narzędzia dostępne poprzez API Riza.
• execute_code: Wykonuje dowolny kod w sposób bezpieczny w izolowanym interpreterze kodu Riza, bez konieczności zapisywania go jako narzędzia.

Przykładowe zastosowania tego serwera MCP

• Bezpieczne wykonywanie kodu: Uruchamianie dowolnego kodu w odizolowanym środowisku, gwarantując bezpieczeństwo i brak dostępu do wrażliwych systemów lub danych.
• Automatyczne tworzenie narzędzi: Pozwala LLM-om lub użytkownikom pisać i zapisywać narzędzia kodu wielokrotnego użytku, usprawniając powtarzalne lub złożone procesy programistyczne.
• Zarządzanie narzędziami: Pobieranie, edytowanie i listowanie narzędzi użytkownika w celu łatwiejszej konserwacji i współpracy w zespołach deweloperskich.
• Integracja z agentami AI: Umożliwia agentom AI programistyczną interakcję z interpreterem kodu Riza, zapewniając zaawansowaną automatyzację i agentowe zachowania.
• Szybkie prototypowanie: Natychmiastowe uruchamianie fragmentów kodu lub całych narzędzi, ułatwiając szybkie iteracje, debugowanie i tworzenie proof-of-concept.

Jak skonfigurować

Windsurf

1. Upewnij się, że masz zainstalowany Node.js.
2. Uzyskaj bezpłatny klucz API Riza z Riza Dashboard.
3. Otwórz swój plik konfiguracyjny Windsurf.
4. Dodaj serwer Riza MCP do sekcji mcpServers:

   {
     "mcpServers": {
       "riza-server": {
         "command": "npx",
         "args": [
           "@riza-io/riza-mcp"
         ],
         "env": {
           "RIZA_API_KEY": "your-api-key"
         }
       }
     }
   }
   

5. Zapisz zmiany i zrestartuj Windsurf.
6. Zweryfikuj konfigurację, sprawdzając dostępność narzędzi w interfejsie.

Claude

1. Zainstaluj Node.js, jeśli nie jest jeszcze zainstalowany.
2. Pobierz swój klucz API Riza z Riza Dashboard.
3. Edytuj konfigurację Claude, aby dodać serwer Riza MCP:

   {
     "mcpServers": {
       "riza-server": {
         "command": "npx",
         "args": [
           "@riza-io/riza-mcp"
         ],
         "env": {
           "RIZA_API_KEY": "your-api-key"
         }
       }
     }
   }
   

4. Zapisz konfigurację i zrestartuj Claude.
5. Potwierdź dostęp, wyświetlając dostępne narzędzia w interfejsie Claude.

Cursor

1. Upewnij się, że Node.js jest zainstalowany.
2. Pobierz swój klucz API Riza z Riza Dashboard.
3. Otwórz plik ustawień Cursor i dodaj poniższe:

   {
     "mcpServers": {
       "riza-server": {
         "command": "npx",
         "args": [
           "@riza-io/riza-mcp"
         ],
         "env": {
           "RIZA_API_KEY": "your-api-key"
         }
       }
     }
   }
   

4. Zapisz i zrestartuj Cursor.
5. Sprawdź, czy serwer Riza MCP jest zarejestrowany jako dostawca narzędzi.

Cline

1. Zainstaluj Node.js, jeśli nie jest jeszcze zainstalowany.
2. Uzyskaj swój klucz API Riza z Riza Dashboard.
3. Dodaj poniższy fragment do pliku konfiguracyjnego Cline:

   {
     "mcpServers": {
       "riza-server": {
         "command": "npx",
         "args": [
           "@riza-io/riza-mcp"
         ],
         "env": {
           "RIZA_API_KEY": "your-api-key"
         }
       }
     }
   }
   

4. Zapisz i zrestartuj Cline.
5. Zweryfikuj, czy serwer działa i narzędzia są dostępne.

Zabezpieczanie kluczy API

• Zawsze przekazuj swój RIZA_API_KEY jako zmienną środowiskową w konfiguracji:

  "env": {
    "RIZA_API_KEY": "your-api-key"
  }
  

• Dla dodatkowego bezpieczeństwa nie zapisuj kluczy API bezpośrednio w plikach źródłowych. Używaj konfiguracji środowiskowej lub menedżera sekretów.

Jak używać MCP w przepływach

Użycie MCP w FlowHunt

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

Kliknij na komponent MCP, aby otworzyć panel konfiguracji. W sekcji systemowej konfiguracji MCP wstaw dane swojego serwera MCP w tym formacie JSON:

{
  "riza-server": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://twojserwermcp.przyklad/sciezkadomcp/url"
  }
}

Po konfiguracji agent AI może korzystać z tego MCP jako narzędzia ze wszystkimi jego funkcjami i możliwościami. Pamiętaj, aby zmienić “riza-server” na rzeczywistą nazwę swojego serwera MCP i zastąpić URL własnym adresem serwera MCP.

Przegląd

| Obsługa roots: ⛔ Brak informacji |

Na podstawie dostępnych informacji, serwer Riza MCP udostępnia klarowny zestaw narzędzi i dobrą dokumentację konfiguracji, ale nie zawiera jawnych szablonów promptów, definicji zasobów ani odniesień do funkcji roots czy sampling. Dokumentacja jest minimalna, lecz funkcjonalna.

Nasza opinia

Riza MCP to prosty, skoncentrowany na wykonywaniu kodu serwer MCP, dobrze nadający się do bezpiecznej automatyzacji i zarządzania narzędziami w pipeline’ach programistycznych. Brakuje mu jednak rozbudowanej dokumentacji dotyczącej promptów, zasobów, roots i sampling, co może ograniczać jego elastyczność w szerszych zastosowaniach MCP. Ogólnie to solidny, wyspecjalizowany serwer do swojej domeny, który mógłby zyskać na bardziej kompleksowej dokumentacji MCP oraz wsparciu dla dodatkowych funkcji.

Wynik MCP