Daten und Suche · Lokaler MCP-Server

Taranis AI

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Was die MCP Registry angibt

Der Eintrag, wie er in der offiziellen MCP Registry veröffentlicht ist (Stand: 4. Oktober 2026), neueste Version.

Registry-Name
io.github.taranis-ai/taranis-mcp-server
Version
0.1.1
Status
Aktiv
Kategorie
Daten und Suche
Transport
stdio (lokaler Prozess)
Paket
PyPI und OCI-Image (Docker)
Veröffentlicht
6. August 2026
Aktualisiert
6. August 2026
Herausgeber
taranis-ai (GitHub)
Namensraum
Namensraum von der MCP Registry über GitHub verifiziert (github.com/taranis-ai) · So wird verifiziert
Repository
github.com/taranis-ai/taranis-mcp-server
Quelle
Eintrag in der Registry-API

Pakete

RegistryPaketVersionTransportUmgebungsvariablen
PyPILaufzeitumgebung: uvxtaranis-mcp-server0.1.1stdioMCP_TRANSPORT, TARANIS_API_URL (erforderlich), TARANIS_ACCESS_TOKEN (geheim), TARANIS_USERNAME und TARANIS_PASSWORD (geheim)
OCI-Image (Docker)ghcr.io/taranis-ai/taranis-mcp-server:0.1.1-stdioMCP_TRANSPORT, TARANIS_API_URL (erforderlich), TARANIS_ACCESS_TOKEN (geheim), TARANIS_USERNAME und TARANIS_PASSWORD (geheim)

So verbinden Sie Taranis AI

Taranis AI wird lokal ausgeführt, und zwar aus einem auf PyPI veröffentlichten Python-Paket: taranis-mcp-server, Version 0.1.1. Der Server spricht MCP über stdio: Der Client startet ihn als Programm und kommuniziert mit ihm über Standardein- und -ausgabe. Benötigt wird Python; Clients starten das Paket meist mit uvx (aus uv) oder nach pip install - der übliche Befehl lautet uvx taranis-mcp-server. Der Server liest diese Umgebungsvariablen: MCP_TRANSPORT, TARANIS_API_URL (erforderlich), TARANIS_ACCESS_TOKEN (geheim), TARANIS_USERNAME und TARANIS_PASSWORD (geheim); legen Sie sie in der Konfiguration des Clients für diesen Server fest.

Taranis AI wird lokal ausgeführt, und zwar aus einem Container-Image in einer OCI-Registry wie Docker Hub oder GitHub Container Registry: ghcr.io/taranis-ai/taranis-mcp-server:0.1.1. Der Server spricht MCP über stdio: Der Client startet ihn als Programm und kommuniziert mit ihm über Standardein- und -ausgabe. Benötigt wird Docker oder eine andere OCI-Container-Laufzeitumgebung; gestartet wird mit docker run - der übliche Befehl lautet docker run -i --rm -e MCP_TRANSPORT -e TARANIS_API_URL -e TARANIS_ACCESS_TOKEN -e TARANIS_USERNAME -e TARANIS_PASSWORD ghcr.io/taranis-ai/taranis-mcp-server:0.1.1. Der Server liest diese Umgebungsvariablen: MCP_TRANSPORT, TARANIS_API_URL (erforderlich), TARANIS_ACCESS_TOKEN (geheim), TARANIS_USERNAME und TARANIS_PASSWORD (geheim); legen Sie sie in der Konfiguration des Clients für diesen Server fest.

Im JSON-Format mcpServers, das viele MCP-Clients für Desktop und Editor lesen, sieht der Eintrag so aus (Platzhalter in spitzen Klammern):

{
  "mcpServers": {
    "taranis-mcp-server": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "taranis-mcp-server"
      ],
      "env": {
        "MCP_TRANSPORT": "<wert>",
        "TARANIS_API_URL": "<wert>",
        "TARANIS_ACCESS_TOKEN": "<geheim>",
        "TARANIS_USERNAME": "<wert>",
        "TARANIS_PASSWORD": "<geheim>"
      }
    }
  }
}

Abgeleitet aus dem Registry-Eintrag, hier nicht getestet. Was der Server tut und zu welchen Bedingungen, legt sein Herausgeber fest; prüfen Sie sein Repository oder seine Website, bevor Sie ihm Zugriff auf Ihre Konten oder Dateien geben. So fügen Sie einem Assistenten einen MCP-Server hinzu · Vor dem Verbinden

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