Firebase MCP
Firebase MCP — это серверный протокол, предназначенный для бесшовной интеграции ИИ-ассистентов с сервисами Firebase, включая Firestore, Storage и Authentication. Он позволяет управлять документами базы данных, загружать файлы и проверять пользователей с помощью простых команд API, что облегчает автоматизацию и повышает продуктивность для разработчиков и ИИ-приложений.
Добавлено:
Создано:
Apr 21 2025
Firebase MCP — это серверный протокол, предназначенный для бесшовной интеграции ИИ-ассистентов с сервисами Firebase, включая Firestore, Storage и Authentication. Он позволяет управлять документами базы данных, загружать файлы и проверять пользователей с помощью простых команд API, что облегчает автоматизацию и повышает продуктивность для разработчиков и ИИ-приложений.
Добавлено:
Created by:
Apr 21 2025
Gannon Hall
Рекомендуемые
Что такое Firebase MCP?
Firebase MCP (Model Context Protocol) предоставляет стандартизированную серверную архитектуру, позволяющую ИИ-ассистентам напрямую взаимодействовать с сервисами Firebase. Он поддерживает операции, такие как добавление, извлечение, обновление и удаление документов Firestore, управление файлами Firebase Storage путем загрузки из локальных путей, данных Base64 или внешних URL, а также обработку процессов аутентификации пользователей. Протокол обеспечивает безопасное, эффективное и масштабируемое взаимодействие между ИИ-моделями и Firebase, позволяя автоматизировать управление данными, обработку файлов и задачи проверки пользователей в приложениях. Он включает в себя такие функции, как автоматическое обнаружение типа контента, постоянные публичные URL для загруженных файлов и гибкие параметры настройки, что делает его важным инструментом для разработчиков, интегрирующих ИИ с экосистемами Firebase.
Кто будет использовать Firebase MCP?
- Разработчики, работающие над проектами Firebase
- Разработчики ИИ-приложений
- Инженеры по автоматизации
- Бэкенд-разработчики
- Исследователи, интегрирующие данные Firebase
Как использовать Firebase MCP?
- Шаг 1: Убедитесь, что у вас есть проект Firebase с учетными данными сервисного аккаунта
- Шаг 2: Установите сервер Firebase MCP с помощью npm или локальной сборки
- Шаг 3: Настройте сервер MCP с вашими переменными окружения Firebase
- Шаг 4: Запустите сервер MCP, используя соответствующую команду или настройку времени выполнения
- Шаг 5: Подключите свой ИИ-клиент или приложение к точке подключения сервера MCP
- Шаг 6: Используйте поддерживаемые команды MCP, такие как firestore_add_document, storage_upload или auth_get_user, чтобы выполнить операции Firebase
Ключевые Особенности и Преимущества Firebase MCP
Основные функции
- firestore_add_document
- firestore_list_documents
- firestore_get_document
- firestore_update_document
- firestore_delete_document
- storage_list_files
- storage_get_file_info
- storage_upload
- storage_upload_from_url
- auth_get_user
Преимущества
- Автоматизирует управление данными и файлами в Firebase
- Поддерживает несколько методов загрузки и типов контента
- Обеспечивает постоянные публичные URL для загруженных файлов
- Позволяет ИИ-ассистентам безопасно взаимодействовать с сервисами Firebase
- Упрощает интеграцию с различными ИИ-клиентами
Основные Сценарии Использования и Приложения Firebase MCP
- Автоматизация управления записями базы данных в Firebase с помощью ИИ
- Загрузка и обмен файлами через процессы, управляемые ИИ
- Проверка пользователей и процессы аутентификации
- Интеграция Firebase с ИИ для обработки данных в реальном времени
- Создание автоматизации на базе ИИ для обслуживания проектов Firebase
Часто Задаваемые Вопросы о Firebase MCP
Разработчик
- gannonh
Вам также может понравиться：
Инструменты разработчика
Настольное приложение для управления взаимодействиями между сервером и клиентом с полными функциональными возможностями.
Сервер Model Context Protocol для Eagle, который управляет обменом данными между приложением Eagle и источниками данных.
Чат-клиент, который интегрирует и использует различные инструменты MCP прямо в чат-среде для повышения производительности.
Изображение Docker, размещающее несколько соединений MCP, доступных через единый входной пункт с интеграцией supergateway.
Обеспечивает доступ к балансам счетов YNAB, транзакциям и созданию транзакций через протокол MCP.
Быстрый и масштабируемый сервер MCP для управления операциями торговли в режиме реального времени для нескольких клиентов Zerodha.
Удаленный SSH-клиент, который облегчает безопасный, основанный на прокси-доступ к серверам MCP для удаленного использования инструментов.
Сервер MCP на базе Spring с возможностями ИИ для управления и обработки протоколов коммуникации модов Minecraft.
Минималистичный MCP-клиент с основными функциями чата, поддерживающий несколько моделей и контекстные взаимодействия.
Защищенный MCP сервер, позволяющий агентам ИИ взаимодействовать с приложением Authenticator для получения кодов 2FA и паролей.
Облачные платформы
Чат-бот на базе Spring для Cloud Foundry, который интегрируется с AI-сервисами, MCP и memGPT для расширенных возможностей.
Приложение на React, демонстрирующее интеграцию с Supabase через инструменты MCP и Tambo для регистрации компонентов пользовательского интерфейса.
Автоматизирует создание MCP серверов для AWS сервисов с использованием boto3, упрощая настройку серверов для разработки.
Демо-проект, демонстрирующий интеграцию протокола MCP с Azure OpenAI для бесшовного взаимодействия с AI-приложениями.
Бессерверный MCP, размещенный в AWS Lambda, который взаимодействует с AWS Bedrock для обработки моделей ИИ через API Gateway.
Динамичный MCP-сервер, упрощающий взаимодействие с API Etherscan для получения блокчейн-данных.
Серверно-клиентский MCP, упрощающий коммуникацию и обмен данными между ИИ-службами и системами хранения.
Spring Link упрощает связывание и управление несколькими приложениями Spring Boot эффективно в единой среде.
Позволяет взаимодействовать с SharePoint Online через REST API, поддерживая функции управления сайтом, списком и пользователем.
Комплексный набор контейнеров для эффективного развертывания и управления микросервисами.
Базы данных
Клиент для управления и взаимодействия с MCP в Chainlit, позволяющий выполнять запросы к базам данных, управлять представлениями и настраивать базы данных.
Инструмент, который автоматически обнаруживает, записывает и документирует изменения схемы в базах данных Supabase PostgreSQL.
Соединяет LLM с Firebolt Data Warehouse для автономных запросов, доступа к данным и генерации инсайтов.
Инструмент для клиентов, предназначенный для упрощения управления SQL-запросами и взаимодействия с базами данных для корпоративных пользователей.
MCP для включения анализа и запроса расходов с использованием естественного языка в базах данных SQLite для записей о расходах.
Клиент MCP на основе Python для PostgreSQL, обеспечивающий бесшовную интеграцию баз данных PostgreSQL в рабочие процессы MCP.
Клиент MCP командной строки, позволяющий взаимодействовать с базами данных SQLite на естественном языке через API LLM.
Сервер, который позволяет непосредственно выполнять SQL-запросы к базам данных PostgreSQL, поддерживая параметризованные запросы и тайм-ауты.
Сервер MCP на базе Go, позволяющий ИИ-моделям взаимодействовать с базами данных MySQL для их запроса и управления.
Сервер, позволяющий взаимодействовать с кластерами OpenSearch на естественном языке для управления состоянием, индексацией и поиском.