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
| Registry | Paket | Version | Transport |
|---|---|---|---|
| PyPILaufzeitumgebung: uvx | taranis-mcp-server | 0.1.1 | stdio |
| OCI-Image (Docker) | ghcr.io/taranis-ai/taranis-mcp-server:0.1.1 | - | stdio |
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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