Skip to main content
Glama
gofireflyio

Firefly

Official
by gofireflyio

Светлячок

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

Related MCP server: OpenAPI Client Generator MCP

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.

A
license - permissive license
Not graded
quality - not tested
C
maintenance

Maintenance

Maintainers
Response time
8wRelease cycle
2Releases (12mo)
Commit activity
Issues opened vs closed

Resources

Unclaimed servers have limited discoverability.

Looking for Admin?

If you are the server author, to access and configure the admin panel.

Related MCP Servers

View all related MCP servers

Related MCP Connectors

  • MCP server for AI agents to plan, verify, and deploy Cloudflare-native apps.

  • MCP server for secureFlows: token-free URL builders and integration-linting tools for AI agents.

  • The Figma MCP server brings Figma design context directly into your AI workflow.

View all MCP Connectors

Latest Blog Posts

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