mdflow - Context OS for AI Coding Agents

mdflow - Context OS for AI Coding Agents viene eseguito in locale a partire da un’immagine container in un registro OCI come Docker Hub o GitHub Container Registry: ghcr.io/yubinbin32-ops/mdflow:0.3.7. Comunica via MCP su stdio, quindi il client lo avvia come programma e dialoga con esso tramite standard input e standard output. Richiede Docker o un altro runtime di container OCI; si avvia con docker run - il comando abituale è docker run -i --rm -e MDFLOW_PROJECT_ROOT ghcr.io/yubinbin32-ops/mdflow:0.3.7. Legge la variabile d’ambiente MDFLOW_PROJECT_ROOT; va impostata nella configurazione del client per questo server.

Nel formato JSON mcpServers, letto da molti client MCP desktop e per editor di codice, la voce si presenta così (segnaposto tra parentesi angolari):

{
  "mcpServers": {
    "mdflow": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "-e",
        "MDFLOW_PROJECT_ROOT",
        "ghcr.io/yubinbin32-ops/mdflow:0.3.7"
      ],
      "env": {
        "MDFLOW_PROJECT_ROOT": "<valore>"
      }
    }
  }
}

Ricavato dalla voce del registro, non testato qui. Cosa fa il server, e a quali condizioni, lo stabilisce il suo editore; prima di concedergli l’accesso ai propri account o file conviene consultarne il repository o il sito web. Come aggiungere un server MCP a un assistente · Prima di collegare un server