Servidor MCP Pinner

O que o Servidor MCP “Pinner” faz?

O Servidor MCP Pinner é um servidor Model Context Protocol (MCP) projetado para ajudar desenvolvedores a fixar dependências de terceiros — especificamente imagens base Docker e GitHub Actions — aos seus digests imutáveis. Ao garantir que as dependências sejam referenciadas por uma versão exata e inalterável, o Pinner contribui para aumentar a segurança da cadeia de suprimentos e a reprodutibilidade em projetos de software. Este servidor atua como ponte entre assistentes de IA e sistemas externos, possibilitando fluxos de trabalho automatizados para tarefas de gerenciamento de dependências, como resolução, atualização ou aplicação de versões fixas. O MCP Pinner é especialmente útil para ambientes que exigem controle rigoroso das dependências, apoiando a confiabilidade do software e as melhores práticas de desenvolvimento.

Lista de Prompts

• Fixar GitHub Actions ao hash do commit
  Use este template de prompt para converter automaticamente referências de workflows do GitHub Actions para seus hashes de commit específicos.
• Fixar imagens base de container aos digests
  Este prompt garante que imagens base Docker sejam referenciadas usando seus digests imutáveis em vez de tags.
• Atualizar versões fixas de imagens base de container
  Um prompt de fluxo de trabalho para atualizar imagens base Docker para seus digests mais recentes quando apropriado.

Lista de Recursos

Nenhum recurso explícito detalhado no repositório ou documentação.

Lista de Ferramentas

Nenhuma definição direta de ferramenta encontrada no código ou documentação disponível.

Casos de Uso deste Servidor MCP

• Imposição de Dependências Imutáveis
  Atualize automaticamente configurações CI/CD para usar digests imutáveis de imagens Docker e GitHub Actions, reduzindo o risco de ataques à cadeia de suprimentos.
• Fixação Automatizada de Dependências
  Otimize revisões de código e merges garantindo que todas as ações e imagens de terceiros estejam fixadas, melhorando a reprodutibilidade.
• Conformidade Contínua
  Integre aos fluxos de desenvolvimento para auditar e atualizar regularmente as fixações de dependências, ajudando equipes a manter conformidade com políticas de segurança internas ou externas.
• Manutenção Colaborativa do Código
  Permita que assistentes de IA auxiliem desenvolvedores sugerindo ou aplicando boas práticas de fixação em repositórios.
• Endurecimento de Segurança para DevOps
  Reduza desvios e atualizações não intencionais em ambientes de build controlando estritamente as versões das dependências.

Como configurar

Windsurf

Nenhum detalhe explícito de configuração Windsurf fornecido.

Claude

Nenhum detalhe explícito de configuração Claude fornecido.

Cursor

1. Certifique-se de ter o Docker instalado e de conseguir rodar containers.
2. Abra (ou crie) o arquivo .cursor/mcp.json em seu projeto.
3. Adicione o seguinte trecho JSON para definir o servidor MCP Pinner:

   {
     "mcpServers": {
       "pinner-mcp-stdio-server": {
         "command": "docker",
         "args": [
           "run",
           "--rm",
           "-i",
           "ghcr.io/safedep/pinner-mcp:latest"
         ]
       }
     }
   }
   

4. Habilite o servidor MCP nas configurações do Cursor.
5. Salve a configuração e reinicie o Cursor se necessário.

Protegendo Chaves de API

Nenhum requisito de chave de API é especificado para o Pinner MCP. Se necessário, normalmente você usaria uma seção env para passar variáveis de ambiente. Exemplo:

{
  "mcpServers": {
    "pinner-mcp-stdio-server": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "--rm",
        "-i",
        "ghcr.io/safedep/pinner-mcp:latest"
      ],
      "env": {
        "API_KEY": "${env:PINNER_API_KEY}"
      },
      "inputs": {}
    }
  }
}

Cline

Nenhum detalhe explícito de configuração Cline fornecido.

Como usar este MCP em fluxos

Usando MCP no FlowHunt

Para integrar servidores MCP ao seu fluxo de trabalho 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:

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

Uma vez configurado, o agente de IA poderá usar este MCP como uma ferramenta com acesso a todas as suas funções e capacidades. Lembre-se de alterar “MCP-name” para o nome real do seu servidor MCP (ex: “pinner-mcp”) e substituir a URL pela URL do seu próprio servidor MCP.

Visão Geral

Com base nas tabelas acima, o Servidor MCP Pinner oferece um fluxo de trabalho claro e valioso para fixação de dependências, mas carece de documentação detalhada sobre recursos, ferramentas e recursos avançados do MCP. Seu README robusto e foco em casos de uso práticos são pontos fortes, mas poderia se beneficiar de detalhes mais ricos em nível de protocolo e documentação de suporte para mais plataformas.

Pontuação MCP

Avaliação:
Eu avaliaria este servidor MCP com nota 4/10 para completude de protocolo. Ele oferece um propósito claro e uso para fixação de dependências, mas falta documentação e implementação explícita de recursos MCP, ferramentas e recursos avançados como roots ou amostragem. É prático e open source, mas não está totalmente documentado como uma implementação genérica de servidor MCP.