Servidor Fireproof MCP
O Servidor Fireproof MCP permite que agentes de IA armazenem, consultem e gerenciem documentos JSON estruturados de forma persistente, facilitando o desenvolvimento rápido e a integração de backend para aplicações impulsionadas por IA.

O que faz o Servidor “Fireproof” MCP?
O Servidor Fireproof MCP (Model Context Protocol) atua como uma ponte entre assistentes de IA e um banco de dados Fireproof, possibilitando o armazenamento e a recuperação de documentos JSON de forma integrada por meio do uso de ferramentas LLM. Ele oferece uma maneira simples e eficaz de implementar operações CRUD (Criar, Ler, Atualizar, Excluir) e permite que documentos sejam consultados e ordenados por qualquer campo. Esse servidor aprimora fluxos de desenvolvimento de IA ao permitir que assistentes interajam programaticamente com dados persistentes, facilitando o gerenciamento de informações estruturadas, automatização de tarefas orientadas por dados e integração com ferramentas externas ou APIs. O Servidor Fireproof MCP é especialmente útil em cenários onde a IA precisa ler ou modificar dados em tempo real, sendo ideal para fluxos de desenvolvimento avançados e prototipagem.
Lista de Prompts
Nenhum template de prompt é mencionado no repositório.
Lista de Recursos
Nenhum recurso MCP explícito é descrito na documentação ou arquivos disponíveis.
Lista de Ferramentas
- Operações CRUD: O servidor implementa operações básicas de Criar, Ler, Atualizar e Excluir para documentos JSON, permitindo que clientes de IA gerenciem seus próprios dados estruturados dentro do banco de dados Fireproof.
- Consultar Documentos: Permite a consulta de documentos ordenados por qualquer campo, oferecendo flexibilidade para clientes de IA na recuperação e manipulação de dados.
Casos de Uso deste Servidor MCP
- Armazenamento de Dados Persistentes para LLMs: Permite que assistentes de IA armazenem e recuperem documentos JSON estruturados como parte de seus fluxos de trabalho, como histórico de conversas, preferências de usuários ou estado da aplicação.
- Prototipagem de Aplicações de IA: Construa e teste rapidamente aplicativos baseados em LLM que necessitam de armazenamento de backend sem precisar configurar uma infraestrutura de banco de dados completa.
- Gerenciamento de Banco de Dados: Utilize o servidor para gerenciar, atualizar e consultar coleções de documentos para tarefas como gerenciamento de projetos, anotações ou controle de inventário.
- Exploração de Código e Armazenamento de Metadados: Armazene e atualize metadados ou anotações relacionadas a bases de código, permitindo que agentes de IA acompanhem alterações no código, revisões ou documentação.
- Integração com API: Funcione como um backend leve para integrar APIs externas que exigem armazenamento persistente ou registro de resultados.
Como configurar
Windsurf
- Certifique-se de que o Node.js está instalado e que o código do servidor Fireproof MCP foi baixado.
- Construa o servidor:
npm install
enpm build
. - Localize o arquivo de configuração do Windsurf (consulte a documentação do Windsurf).
- Adicione o servidor Fireproof MCP à configuração:
{ "mcpServers": { "fireproof": { "command": "/path/to/fireproof-mcp/build/index.js" } } }
- Salve o arquivo e reinicie o Windsurf.
- Verifique se o servidor está registrado na lista de servidores MCP.
Claude
- Baixe e construa o servidor Fireproof MCP:
npm install
depoisnpm build
. - Edite o arquivo de configuração do Claude:
- No MacOS:
~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
- No Windows:
%APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json
- No MacOS:
- Adicione o seguinte JSON ao objeto
mcpServers
:{ "mcpServers": { "fireproof": { "command": "/path/to/fireproof-mcp/build/index.js" } } }
- Salve e reinicie o Claude.
- Confirme que o Fireproof MCP está disponível.
Cursor
- Instale o Node.js e clone o repositório Fireproof MCP.
- Construa o servidor com
npm install
enpm build
. - Abra o arquivo de configuração de servidor MCP do Cursor.
- Adicione:
{ "mcpServers": { "fireproof": { "command": "/path/to/fireproof-mcp/build/index.js" } } }
- Salve e reinicie o Cursor.
Cline
- Certifique-se dos pré-requisitos (Node.js).
- Baixe e construa o Fireproof MCP:
npm install
,npm build
. - Acesse o arquivo de configuração MCP do Cline.
- Insira:
{ "mcpServers": { "fireproof": { "command": "/path/to/fireproof-mcp/build/index.js" } } }
- Salve, reinicie e verifique a configuração.
Protegendo Chaves de API
Nenhuma chave de API ou variável de ambiente é especificada no repositório. Se necessário, você pode proteger as chaves da seguinte forma:
{
"mcpServers": {
"fireproof": {
"command": "/path/to/fireproof-mcp/build/index.js",
"env": {
"API_KEY": "${FIREPROOF_API_KEY}"
},
"inputs": {}
}
}
}
Como usar este MCP em fluxos
Usando MCP no FlowHunt
Para integrar servidores MCP ao seu fluxo no FlowHunt, comece adicionando o componente MCP ao seu fluxo e conectando-o ao seu agente de IA:

Clique no componente MCP para abrir o painel de configuração. Na seção de configuração do sistema MCP, insira os detalhes do seu servidor MCP usando este formato JSON:
{
"fireproof": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
}
}
Uma vez configurado, o agente de IA poderá utilizar este MCP como uma ferramenta com acesso a todas as suas funções e capacidades. Lembre-se de trocar “fireproof” pelo nome real do seu servidor MCP e substituir a URL pela URL do seu próprio servidor MCP.
Visão Geral
Seção | Disponível | Detalhes/Notas |
---|---|---|
Visão Geral | ✅ | Encontrada no README |
Lista de Prompts | ⛔ | Nenhum template mencionado |
Lista de Recursos | ⛔ | Não descrito |
Lista de Ferramentas | ✅ | Operações CRUD & consulta descritas |
Protegendo Chaves de API | ⛔ | Não descrito |
Suporte a Amostragem (menos importante na avaliação) | ⛔ | Não mencionado |
Com base nestas tabelas, o Servidor de Banco de Dados Fireproof MCP é uma implementação MCP mínima, porém funcional. Ele cobre o básico (ferramentas CRUD e instruções de configuração), mas carece de templates de prompt explícitos, definições de recursos e recursos avançados como roots ou suporte a amostragem. Se você precisa de um armazenamento leve de documentos para LLMs, é um bom ponto de partida, mas mais documentação e capacidades melhorariam sua pontuação.
Pontuação MCP
Possui uma LICENSE | ✅ |
---|---|
Possui pelo menos uma ferramenta | ✅ |
Número de Forks | 7 |
Número de Stars | 20 |
Avaliação geral: 5/10 – Cumpre o básico, é open source e oferece valor prático, mas falta completude na documentação e em recursos avançados do MCP.
Perguntas frequentes
- O que é o Servidor Fireproof MCP?
O Servidor Fireproof MCP funciona como uma ponte entre assistentes de IA e o banco de dados Fireproof, permitindo o armazenamento persistente, recuperação e gerenciamento de documentos JSON. Ele possibilita operações CRUD integradas e consultas flexíveis para fluxos de trabalho orientados por IA.
- O que posso fazer com o Fireproof MCP?
Você pode criar, ler, atualizar e excluir documentos estruturados, consultar por qualquer campo e integrar o gerenciamento de dados persistentes nos seus aplicativos baseados em LLM — ideal para armazenar histórico de conversas, preferências de usuário ou estado de aplicação.
- Como faço para configurar o Servidor Fireproof MCP?
Construa o servidor com `npm install` e `npm build`, depois adicione-o ao arquivo de configuração do seu cliente MCP usando o trecho JSON fornecido. Reinicie seu cliente para registrar o servidor.
- Existe um template de prompt ou lista de recursos?
Não há templates de prompt ou definições explícitas de recursos incluídos na documentação atual. O servidor fornece ferramentas CRUD e instruções de configuração.
- Preciso de chaves de API para usar o Fireproof MCP?
Nenhuma chave de API ou variável de ambiente é exigida por padrão. Se necessário, você pode proteger variáveis sensíveis na configuração do MCP usando variáveis de ambiente.
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