Factifai MCP Server

Factifai MCP服务器

 ](https://www.npmjs.com/package/@presidio-dev/factifai-mcp-server)

一种模型上下文协议（MCP）服务器 事实 与任何兼容MCP的AI工具集成。此服务器被设计为与工具无关，这意味着它可以与支持MCP协议的任何工具一起使用。此服务器当前公开了异步创建测试并获取测试结果的工具。

目录

• Factifai MCP服务器

- 目录 - 需求 - 安装 - 安装注意事项 - 预安装提示 - 配置 - 环境变量 - 模型提供程序配置示例 - 基岩配置示例 - OpenAI配置示例 - Factifai MCP与流行IDE和扩展的集成 - 可用工具 - 贡献 - 安全 - 许可证

需求

• Node.js>=16.0.0
• Hai Build、Cursor、Windsurf、Claude Desktop或任何MCP客户端

安装

# Latest version
npx --yes @presidio-dev/factifai-mcp-server@latest

# Specific version
npx --yes @presidio-dev/factifai-mcp-server@1.2.3

我们建议 npx 安装服务器，但您可以使用您偏好的任何节点包管理器，例如 yarn, pnpm, bun等等。

安装注意事项

⚠️ 重要：第一次安装Factifai MCP Server时，它将使用Playwright自动下载并安装浏览器依赖项。此过程可能需要几分钟，具体取决于您的互联网连接和系统规格。

安装包括：

• 下载浏览器二进制文件（Chromium、Firefox、WebKit）
• 安装浏览器依赖项
• 建立必要的环境

这种情况只会发生一次，由于浏览器已经安装，后续运行会快得多。

预安装提示

⚠️ 建议首次安装：许多MCP客户端对服务器启动有严格的超时限制。首次安装期间的浏览器安装过程可能会超过这些超时，导致安装失败或出现无响应。

为了避免超时问题，我们强烈建议手动预安装Playwright浏览器：

# Step 1: Install Playwright browsers manually before installing the MCP server
npx playwright install --with-deps

# Step 2: Then install the MCP server (will be much faster and avoid timeouts)
npx --yes @presidio-dev/factifai-mcp-server@latest

此预安装步骤：

1. 确保下载浏览器时没有MCP客户端超时限制
2. 显著加快了MCP服务器的首次安装速度
3. 防止因IDE或MCP客户端中的超时问题而导致的安装失败

配置

随着 npx 最新版本：

{
	"factifai": {
		"command": "npx",
		"args": ["--yes", "@presidio-dev/factifai-mcp-server@latest"],
		"env": {
			"MODEL_PROVIDER": "bedrock|openai",
			"OPENAI_API_KEY": "",
			"AWS_ACCESS_KEY_ID": "",
			"AWS_SECRET_ACCESS_KEY": "",
			"AWS_DEFAULT_REGION": ""
		},
		"disabled": false,
		"autoApprove": []
	}
}

随着 npx 特定版本：

{
	"factifai": {
		"command": "npx",
		"args": ["--yes", "@presidio-dev/factifai-mcp-server@1.2.3"],
		"env": {
			"MODEL_PROVIDER": "bedrock|openai",
			"OPENAI_API_KEY": "",
			"AWS_ACCESS_KEY_ID": "",
			"AWS_SECRET_ACCESS_KEY": "",
			"AWS_DEFAULT_REGION": ""
		},
		"disabled": false,
		"autoApprove": []
	}
}

环境变量

模型提供程序配置示例

基岩配置示例

{
	"factifai": {
		"command": "npx",
		"args": ["--yes", "@presidio-dev/factifai-mcp-server@latest"],
		"env": {
			"MODEL_PROVIDER": "bedrock",
			"AWS_ACCESS_KEY_ID": "",
			"AWS_SECRET_ACCESS_KEY": "",
			"AWS_DEFAULT_REGION": ""
		},
		"disabled": false,
		"autoApprove": []
	}
}

OpenAI配置示例

{
	"factifai": {
		"command": "npx",
		"args": ["--yes", "@presidio-dev/factifai-mcp-server@latest"],
		"env": {
			"MODEL_PROVIDER": "openai",
			"OPENAI_API_KEY": ""
		},
		"disabled": false,
		"autoApprove": []
	}
}

Factifai MCP与流行IDE和扩展的集成

请参阅每个的设置说明

Install in Hai Build

将以下内容添加到您的 hai_mcp_settings.json 文件。要从Hai Build打开此文件，请单击“MCP服务器”图标，选择“已安装”选项卡，然后单击“配置MCP服务器”。

请参阅 Hai Build MCP文件 了解更多信息。

{
	"mcpServers": {
		"factifai": {
			"command": "npx",
			"args": ["-y", "@presidio-dev/factifai-mcp-server@latest"],
			"env": {
				"MODEL_PROVIDER": "bedrock|openai",
				"OPENAI_API_KEY": "",
				"AWS_ACCESS_KEY_ID": "",
				"AWS_SECRET_ACCESS_KEY": "",
				"AWS_DEFAULT_REGION": ""
			}
		}
	}
}

Install in Amazon Q Developer

将以下内容添加到您的Amazon Q Developer配置文件中。看 IDE中Q Developer的MCP配置 了解更多详情。

配置文件可以全局存储在 ~/.aws/amazonq/mcp.json 可在您的所有项目中使用，或在您的项目中本地使用 .amazonq/mcp.json.

{
	"mcpServers": {
		"factifai": {
			"command": "npx",
			"args": ["-y", "@presidio-dev/factifai-mcp-server@latest"],
			"env": {
				"MODEL_PROVIDER": "bedrock|openai",
				"OPENAI_API_KEY": "",
				"AWS_ACCESS_KEY_ID": "",
				"AWS_SECRET_ACCESS_KEY": "",
				"AWS_DEFAULT_REGION": ""
			}
		}
	}
}

Install in VS Code (Copilot)

首先，通过打开设置在VS代码中启用MCP支持(Ctrl+,)，搜索 mcp.enabled，并勾选复选框。

然后，将以下配置添加到您的用户或工作区 settings.json 文件。请参阅 VS代码MCP文档 了解更多信息。

"mcp": {
  "servers": {
    "factifai": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@presidio-dev/factifai-mcp-server@latest"],
      "env": {
        "MODEL_PROVIDER": "bedrock|openai",
        "OPENAI_API_KEY": "",
        "AWS_ACCESS_KEY_ID": "",
        "AWS_SECRET_ACCESS_KEY": "",
        "AWS_DEFAULT_REGION": ""
      }
    }
  }
}

Install in Cursor

最简单的安装方法是单击下面的安装按钮。

或者，您可以通过将以下内容添加到您的 mcp.json 文件。此文件可以全局定位在 ~/.cursor/mcp.json 或在特定项目中 .cursor/mcp.json。请参阅 光标MCP文档 了解更多信息。

{
	"mcpServers": {
		"factifai": {
			"command": "npx",
			"args": ["--yes", "@presidio-dev/factifai-mcp-server@latest"],
			"env": {
				"MODEL_PROVIDER": "bedrock|openai",
				"OPENAI_API_KEY": "",
				"AWS_ACCESS_KEY_ID": "",
				"AWS_SECRET_ACCESS_KEY": "",
				"AWS_DEFAULT_REGION": ""
			}
		}
	}
}

Install in Windsurf

将以下内容添加到您的 ~/.codeium/windsurf/mcp_config.json 文件。请参阅 Windsurf MCP文件 了解更多信息。

{
	"mcpServers": {
		"factifai": {
			"command": "npx",
			"args": ["-y", "@presidio-dev/factifai-mcp-server@latest"],
			"env": {
				"MODEL_PROVIDER": "bedrock|openai",
				"OPENAI_API_KEY": "",
				"AWS_ACCESS_KEY_ID": "",
				"AWS_SECRET_ACCESS_KEY": "",
				"AWS_DEFAULT_REGION": ""
			}
		}
	}
}

Install in Zed

您可以通过编辑您的 settings.json 文件（可通过 zed: settings 操作）或使用代理面板的配置UI(agent: open configuration).请参阅 Zed MCP文件 了解更多信息。

将以下内容添加到您的 settings.json:

{
	"context_servers": {
		"factifai": {
			"command": {
				"path": "npx",
				"args": ["-y", "@presidio-dev/factifai-mcp-server@latest"],
				"env": {
					"MODEL_PROVIDER": "bedrock|openai",
					"OPENAI_API_KEY": "",
					"AWS_ACCESS_KEY_ID": "",
					"AWS_SECRET_ACCESS_KEY": "",
					"AWS_DEFAULT_REGION": ""
				}
			}
		}
	}
}

可用工具

贡献

我们欢迎对Factifai MCP服务器的贡献！请查看我们的 贡献指南 了解更多关于如何开始的信息。

安全

有关我们的安全政策以及如何报告安全漏洞的信息，请参阅我们的 安全策略.

许可证

此项目根据MIT许可证获得许可-请参阅 许可证 文件以获取详细信息。