Firefly MCP (Model Context Protocol) サーバは、Firefly プラットフォームとのシームレスな統合を可能にする TypeScript ベースのサーバーです。 クラウドおよびSaaSアカウント間でリソースを発見し、管理し、共有することができます。

##特徴

• リソースディスカバリー:クラウドおよびSaaSアカウントのリソースを検索
• リソースの統合: 発見されたリソースをインフラストラクチャにコードとして変換する
• 🔐 セキュア認証: セキュアな通信のために FIREFLY ACCESS KEY と FIREFLY SECRET KEY を使う
• OSTの容易な統合:ClaudeおよびCursorと継ぎ目無く働かせて下さい

前提条件

• Node.js(v20以上)
• npmかヤーン
• 生成されたアクセスキーを持つFireflyアカウント

インストール

Firefly MCP サーバを NPX を使用して直接実行できます。

環境変数

2つの方法であなたのFirefly資格情報を提供できます。

1. 環境変数を使用して:

2. 引数を使用して:

使用法

ステディオ

[mcp.json]ファイルを以下に更新します。

上記のメソッドの1つを使用して、MCP サーバーを実行します。

[mcp.json]ファイルを以下に更新します。

Cursor で使用

1. 上記の方法の1つを使用してMCPサーバーを始めて下さい

Firefly MCP Server

The Firefly MCP (Model Context Protocol) server is a TypeScript-based server that enables seamless integration with the Firefly platform. It allows you to discover, manage, and codify resources across your Cloud and SaaS accounts connected to Firefly.

Features

• 🔍 Resource Discovery: Find any resource in your Cloud and SaaS accounts
• 📝 Resource Codification: Convert discovered resources into Infrastructure as Code
• 🔐 Secure Authentication: Uses FIREFLY_ACCESS_KEY and FIREFLY_SECRET_KEY for secure communication
• 🚀 Easy Integration: Works seamlessly with Claude and Cursor

Prerequisites

• Node.js (v20 or higher)
• npm or yarn
• Firefly account with generated access keys

Installation

You can run the Firefly MCP server directly using NPX:

npx @fireflyai/firefly-mcp

Environment Variables

You can provide your Firefly credentials in two ways:

1. Using environment variables:

FIREFLY_ACCESS_KEY=your_access_key FIREFLY_SECRET_KEY=your_secret_key npx @fireflyai/firefly-mcp

2. Using arguments:

npx @fireflyai/firefly-mcp --access-key your_access_key --secret-key your_secret_key

Usage

Stdio

Update the mcp.json file with the following:

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

Run the MCP server using one of the methods above with the following command:

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

Update the mcp.json file with the following:

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

Using with Cursor

1. Start the MCP server using one of the methods above
2. Use the Cursor extension to connect to the MCP server - see Cursor Model Context Protocol documentation
3. Use natural language to query your resources

Example:

Prompt

Find all "ubuntu-prod" EC2 instance in 123456789012 AWS account and codify it into Terraform

Response

resource "aws_instance" "ubuntu-prod" {
  ami           = "ami-0c55b159cbfafe1f0"
  instance_type = "t3.micro"
}

Demo

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

Contributing

1. Fork the repository
2. Create your feature branch (git checkout -b feature/amazing-feature)
3. Commit your changes (git commit -m 'feat: Add amazing feature')
4. Push to the branch (git push origin feature/amazing-feature)
5. Open a Pull Request

License

This project is licensed under the MIT License - see the LICENSE file for details.

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