forevervm MCP Server

O que faz o “forevervm” MCP Server?

O forevervm MCP (Model Context Protocol) Server foi desenvolvido para atuar como uma ponte entre assistentes de IA e fontes de dados externas, APIs ou serviços. Servindo como intermediário, permite que fluxos de trabalho orientados por IA integrem-se perfeitamente com diversas funcionalidades de backend, como consultas a bancos de dados, gerenciamento de arquivos ou interações com APIs. Essa capacidade permite que desenvolvedores ampliem seus sistemas de IA com acesso a dados em tempo real, contexto enriquecido e ferramentas operacionais, otimizando processos de desenvolvimento e desbloqueando novos níveis de automação e inteligência. O forevervm MCP Server é especialmente valioso em cenários em que agentes inteligentes precisam interagir de forma dinâmica com o ambiente digital, melhorando tanto a produtividade quanto o alcance de tarefas que podem ser realizadas de forma autônoma.

Lista de Prompts

Nenhuma informação sobre templates de prompt foi encontrada nos arquivos do repositório fornecido.

Lista de Recursos

Nenhuma informação sobre recursos MCP expostos pelo forevervm MCP Server foi encontrada nos arquivos disponíveis.

Lista de Ferramentas

Nenhuma informação sobre ferramentas fornecidas em server.py ou equivalente foi encontrada nos arquivos disponíveis.

Casos de Uso deste MCP Server

Não foram documentados casos de uso explícitos nos arquivos fornecidos. Usos comuns para servidores MCP geralmente incluem:

• Gerenciamento de banco de dados: Permitindo que agentes de IA realizem consultas ou atualizações diretamente em bancos de dados via interface MCP.
• Integração com APIs: Facilitando chamadas seguras e otimizadas a APIs externas para enriquecimento de dados ou automação de tarefas.
• Operações com arquivos: Permite leitura, escrita ou atualização de arquivos como parte do desenvolvimento ou automação de fluxos.
• Automação de fluxo de desenvolvimento: Integração com sistemas CI/CD ou ferramentas de gerenciamento de projetos para automatizar tarefas repetitivas.
• Exploração de base de código: Permitindo revisão de código orientada por IA, busca ou geração de documentação em grandes codebases.

Como configurar

Windsurf

1. Certifique-se de que Node.js e npm estão instalados.
2. Abra seu arquivo de configuração do Windsurf (windsurf.json ou equivalente).
3. Adicione o forevervm MCP server à seção mcpServers:

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

4. Salve o arquivo de configuração.
5. Reinicie o Windsurf e verifique se o MCP server está em execução.

Claude

1. Confirme pré-requisitos como o Node.js instalados.
2. Localize o arquivo de configuração do Claude.
3. Insira o forevervm MCP server no array mcpServers:

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

4. Salve e reinicie o Claude.
5. Verifique os logs para garantir que o MCP server está ativo.

Cursor

1. Instale o Node.js se ainda não estiver presente.
2. Abra o arquivo principal de configuração do Cursor.
3. Adicione o forevervm MCP server usando:

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

4. Salve e reinicie o Cursor.
5. Verifique a conexão do servidor pela interface do Cursor.

Cline

1. Certifique-se de que o Node.js está disponível.
2. Localize seu arquivo de configuração do Cline.
3. Configure o forevervm MCP server no objeto mcpServers:

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

4. Salve a configuração e reinicie o Cline.
5. Confirme que o servidor está funcionando executando um comando de teste.

Protegendo chaves de API

Use variáveis de ambiente para gerenciar credenciais sensíveis. Exemplo de configuração:

{
  "mcpServers": {
    "forevervm": {
      "command": "npx",
      "args": ["@forevervm/mcp-server@latest"],
      "env": {
        "API_KEY": "${API_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "apiKey": "${API_KEY}"
      }
    }
  }
}

Substitua API_KEY por sua chave real e garanta que seu ambiente esteja devidamente configurado.

Como usar este MCP em fluxos

Usando MCP no FlowHunt

Para integrar servidores MCP ao seu fluxo do 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 MCP server usando este formato JSON:

{
  "forevervm": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://seumcpserver.exemplo/caminhoparamcp/url"
  }
}

Uma vez configurado, o agente de IA passa a utilizar este MCP como ferramenta, com acesso a todas as suas funções e capacidades. Lembre-se de alterar “forevervm” para o nome real do seu servidor MCP e substituir a URL pela do seu MCP server.

Visão Geral

Entre essas duas tabelas, o forevervm MCP Server aparenta não ter documentação ou implementação explícita para recursos, prompts e ferramentas no diretório fornecido. As instruções de configuração e gerenciamento de chaves de API estão bem cobertas, mas recursos MCP essenciais não estão evidentes nos arquivos disponíveis. Com base nisso, avaliamos este MCP server com nota 2/10 em completude e usabilidade para desenvolvedores neste estágio.

Pontuação MCP