Skip to main content
Glama

Firefly

Official
by gofireflyio

Сервер Firefly MCP

Сервер Firefly MCP (Model Context Protocol) — это сервер на базе TypeScript, который обеспечивает бесшовную интеграцию с платформой Firefly. Он позволяет вам обнаруживать, управлять и кодифицировать ресурсы в ваших учетных записях Cloud и SaaS, подключенных к Firefly.

Функции

  • 🔍 Обнаружение ресурсов: найдите любой ресурс в своих учетных записях Cloud и SaaS
  • 📝 Кодификация ресурсов: преобразование обнаруженных ресурсов в инфраструктуру как код
  • 🔐 Безопасная аутентификация: использует FIREFLY_ACCESS_KEY и FIREFLY_SECRET_KEY для безопасной связи
  • 🚀 Простая интеграция: отлично работает с Claude и Cursor

Предпосылки

  • Node.js (v14 или выше)
  • npm или пряжа
  • Аккаунт Firefly с сгенерированными ключами доступа

Установка

Вы можете запустить сервер Firefly MCP напрямую с помощью NPX:

npx @fireflyai/firefly-mcp

Переменные среды

Вы можете предоставить свои учетные данные Firefly двумя способами:

  1. Использование переменных окружения:
FIREFLY_ACCESS_KEY=your_access_key FIREFLY_SECRET_KEY=your_secret_key npx @fireflyai/firefly-mcp
  1. Используя аргументы:
npx @fireflyai/firefly-mcp --access-key your_access_key --secret-key your_secret_key

Использование

Стдио

Обновите файл mcp.json следующим образом:

{ "mcpServers": { "firefly": { "command": "npx", "args": ["-y", "@fireflyai/firefly-mcp"], "env": { "FIREFLY_ACCESS_KEY": "your_access_key", "FIREFLY_SECRET_KEY": "your_secret_key" } } } }

Запустите сервер MCP одним из описанных выше способов с помощью следующей команды:

npx @fireflyai/firefly-mcp --sse --port 6001

Обновите файл mcp.json следующим образом:

{ "mcpServers": { "firefly": { "url": "http://localhost:6001/sse" } } }

Использование с курсором

  1. Запустите сервер MCP одним из вышеперечисленных способов.
  2. Используйте расширение Cursor для подключения к серверу MCP — см. документацию по протоколу контекста модели курсора.
  3. Используйте естественный язык для запроса ваших ресурсов
Пример:
Быстрый
Find all "ubuntu-prod" EC2 instance in 123456789012 AWS account and codify it into Terraform
Ответ
resource "aws_instance" "ubuntu-prod" { ami = "ami-0c55b159cbfafe1f0" instance_type = "t3.micro" }

Демо

https://github.com/user-attachments/assets/0986dff5-d433-4d82-9564-876b8215b61e

Внося вклад

  1. Форк репозитория
  2. Создайте ветку функций ( git checkout -b feature/amazing-feature )
  3. Зафиксируйте свои изменения ( git commit -m 'feat: Add amazing feature' )
  4. Отправить в ветку ( git push origin feature/amazing-feature )
  5. Открыть запрос на извлечение

Лицензия

Данный проект лицензирован по лицензии MIT — подробности см. в файле LICENSE .

Поддерживать

Для получения поддержки посетите документацию Firefly или создайте проблему в этом репозитории.

-
security - not tested
A
license - permissive license
-
quality - not tested

remote-capable server

The server can be hosted and run remotely because it primarily relies on remote services or has no dependency on the local environment.

Сервер Firefly.ai MCP — это сервер на базе TypeScript, который обеспечивает бесшовную интеграцию с платформой Firefly. Он позволяет вам обнаруживать, управлять и кодифицировать ресурсы в ваших учетных записях Cloud и SaaS, подключенных к Firefly.

  1. Функции
    1. Предпосылки
      1. Установка
        1. Переменные среды
      2. Использование
        1. Стдио
        2. Использование с курсором
      3. Демо
        1. Внося вклад
          1. Лицензия
            1. Поддерживать

              Related MCP Servers

              • -
                security
                A
                license
                -
                quality
                A framework to use with AI to easily create a server for any service. Just drop the API Documentation in it and ask to create the MCP.
                Last updated -
                4
                TypeScript
                MIT License
              • A
                security
                A
                license
                A
                quality
                A dedicated server that wraps Google's Gemini AI models in a Model Context Protocol (MCP) interface, allowing other LLMs and MCP-compatible systems to access Gemini's capabilities like content generation, function calling, chat, and file handling through standardized tools.
                Last updated -
                16
                3
                TypeScript
                MIT License
                • Linux
                • Apple
              • A
                security
                F
                license
                A
                quality
                An MCP server implementation that enables AI assistants to interact with and manage Sakura Cloud infrastructure, including servers, disks, networks, and containerized applications.
                Last updated -
                46
                2
                JavaScript
                • Apple
                • Linux
              • -
                security
                F
                license
                -
                quality
                This MCP server allows users to create, manage, and serve web applications through Goose, storing apps in configurable directories and providing web app serving capabilities.
                Last updated -
                JavaScript
                • Linux
                • Apple

              View all related MCP servers

              MCP directory API

              We provide all the information about MCP servers via our MCP API.

              curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/gofireflyio/firefly-mcp'

              If you have feedback or need assistance with the MCP directory API, please join our Discord server