Prototyp · Vorschau: alle Server aus der offiziellen Registry, alle 30 Minuten synchronisiert. Bewertungen und Benutzerkonten folgen in einem späteren Schritt.
PopNx MCPMCP-Server für alle, die KI nutzen · in einfachen Worten erklärt

MCP Scaleway Functions

von cyclimseVersion 0.3.4i★ –iLäuft auf deinem Computer
Name in der Registryio.github.cyclimse/mcp-scaleway-functions

Installieren

Überblick

Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)

Unofficial MCP Server for Scaleway Serverless Functions

Die drei Säulen von PopNx MCP

Diese drei werden nie zu einer Punktzahl zusammengefasst: Meinungen, Messungen und Beliebtheit sind verschiedene Dinge.

Was du damit machen kannst

Für diesen Server haben wir noch keine Zusammenfassung in einfacher Sprache geschrieben. Unten stehen die Fakten, die wir aus der Registry gelesen haben.

  • Verbindung: Läuft auf deinem Computer
  • Transport: stdio
  • Kategorie: Sonstiges

Installation

Wähle die KI-App, die du nutzt, und kopiere die Einstellungen.

Bevor du installierst

  • Basischecks: 1 von 1 bestanden
  • Läuft auf deinem Computer mit den Rechten deines Benutzerkontos (Dateien, Netzwerk, Apps).
  • Die Registry nennt keinen Schlüssel zum Eintragen.

Du brauchst

Welche App nutzt du?

Wähle oben deine App. Wir merken sie uns, damit der Button beim nächsten Mal „In … installieren“ anzeigt.

Öffne Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config und füge dies in claude_desktop_config.json ein

{
  "mcpServers": {
    "scaleway-functions": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "docker.io/cyclimse/mcp-scaleway-functions:0.3.4"
      ]
    }
  }
}

Führe das in deinem Terminal aus

claude mcp add scaleway-functions -- docker run -i --rm docker.io/cyclimse/mcp-scaleway-functions:0.3.4

In Cursor öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

In .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen

{
  "mcpServers": {
    "scaleway-functions": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "docker.io/cyclimse/mcp-scaleway-functions:0.3.4"
      ]
    }
  }
}

Dein Browser fragt, ob er die App öffnen darf, dann zeigt die App die Einstellungen und bittet dich um Bestätigung. Schlüsselwerte bleiben leer, damit du sie selbst einträgst.

In VS Code öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

In .vscode/mcp.json in deinem Projekt einfügen

{
  "servers": {
    "scaleway-functions": {
      "type": "stdio",
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "docker.io/cyclimse/mcp-scaleway-functions:0.3.4"
      ]
    }
  }
}

Dein Browser fragt, ob er die App öffnen darf, dann zeigt die App die Einstellungen und bittet dich um Bestätigung. Schlüsselwerte bleiben leer, damit du sie selbst einträgst.

Dieser Server läuft auf deinem Computer, und ChatGPT kann sich nur mit Servern im Internet verbinden. Wähle eine andere App.

Deine Auswahl bleibt in einem Cookie auf diesem Gerät; kein Konto nötig.

Diese Einstellungen werden aus dem Registry-Eintrag des Entwicklers erzeugt. Wenn in der README etwas anderes steht, folge der README.

Was er kann

Läuft auf deinem Computer; die Tool-Liste erscheint nach der Installation in deiner KI-App.

Basischecksi

Wir prüfen Informationen, die jeder sehen kann; den Code haben wir nicht gelesen. Checks, die nicht zutreffen, werden nicht mitgezählt. · Geprüft am 7. Nov. 2026

  • ✓ Bestanden

    Entwickler passt zum Repo

    Der Registry-Name wurde mit dem GitHub-Konto cyclimse bestätigt, dem das Repo gehört

  • … Noch nicht geprüft

    Wird noch gepflegt

    Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen

  • … Noch nicht geprüft

    Hat eine Lizenz

    Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen

  • – Nicht zutreffend

    Endpunkt antwortet

    Dieser Server läuft auf deinem Computer; es gibt keinen Endpunkt im Internet

  • – Nicht zutreffend

    Anmeldung mit OAuth

    Läuft auf deinem Computer und nutzt stattdessen lokale Einstellungen

  • … Noch nicht geprüft

    Keine versteckten Anweisungen in Tool-Beschreibungen

    Läuft auf deinem Computer; Tool-Listen können wir nur von Endpunkten im Internet lesen

Im Vergleich mit anderen in Sonstigesi

  • Mehr Sterne als 0 % der anderen 32680 Server in dieser Kategorie
  • Neuer in der Registry veröffentlicht als 6 % der anderen 32680 Server in dieser Kategorie
  • Basischecks gleich gut wie oder besser als bei 100 % der anderen 32680 Server in dieser Kategorie

Verglichen mit allen aktiven Servern dieser Kategorie in der Registry. Sterne zählen nur, wenn dem Herausgeber das Repo gehört.

Häufige Fragen

Ist MCP Scaleway Functions sicher?

Er hat 1 von 1 zutreffenden Basischecks bestanden. Den Code haben wir nicht gelesen. Bevor du einen Schlüssel oder Token hinzufügst, sieh nach, welche Zugriffe der Server verlangt, und nutze einen Schlüssel, der nur die Berechtigungen hat, die du brauchst.

Welche Schlüssel oder Codes braucht er?

Die Registry nennt keinen erforderlichen Schlüssel, manche Server bitten dich aber bei der ersten Nutzung, dich anzumelden.

Läuft er auf meinem Computer oder in der Cloud?

Er läuft auf deinem Computer. Deine KI-App startet ihn bei Bedarf, und die Daten laufen nicht über die Server des Entwicklers (außer der Server ruft selbst einen Onlinedienst auf).

Wird er noch gepflegt?

Das GitHub-Repo wurde zuletzt – geändert, und die neueste Version (0.3.4) kam vor 7 Monaten in die Registry.

Welche Apps können ihn nutzen?

Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code. Außerdem brauchst du Docker auf deinem Computer.

Was kann ich stattdessen nutzen?

In derselben Kategorie: Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, EmbeddedCI BenchPod

Alternativen

Server derselben Kategorie von anderen Entwicklern, sortiert nach Sternen.

So liest du eine Karte:★ GitHub-SterneiDrei Säulen: Bewertungen · Checks · NutzungiAktualisiert = neueste Version in der Registry veröffentlichti

Spec Driven Development

von formulahendry

MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.

Läuft auf deinem Computer★ 440MITAktualisiert vor 14 Monaten
Installieren

Remote Desktop Commander

von desktop-commander

Remote Desktop Commander: use files, terminal and processes on your own computers from any AI app.

Läuft in der Cloud★ 211Aktualisiert vorgestern
Installieren

EmbeddedCI BenchPod

von embeddedci-com

Drive a BenchPod hardware-in-the-loop bench: power, flash, UART, I2C, CAN, analog and logic.

Läuft auf deinem ComputerAktualisiert heute
Installieren

README vom Entwickler

README öffnen

Unverändert aus dem Repo des Entwicklers übernommen. PopNx MCP hat den Inhalt weder geprüft noch empfiehlt es ihn. HTML, Bilder und Skripte wurden entfernt. Links führen von dieser Website weg.

MCP Scaleway Functions

Model Context Protocol (MCP) server to manage and deploy Scaleway Serverless Functions using the Model Context Protocol standard.

[!CAUTION]

This project is unofficial and not affiliated with or endorsed by Scaleway.

Some small safety measures are in place to prevent the LLM from doing destructive actions,

but they're not foolproof.

Use at your own risk.

Getting Started

Download the latest release from the releases page or build it from source using Go.

Run the MCP server:

./mcp-scaleway-functions

By default, the MCP server runs with the SSE transport on http://localhost:8080, but you can also change it to use Standard I/O (stdio) transport via the --transport stdio flag.

Then, configure your IDE or tool of choice to connect to the MCP server. Here are some examples:

VSCode (sse example)

Add a new server configuration in your .vscode/mcp.json file:

{

"servers": { "mcp-scaleway-functions": { "url": "http://localhost:8080", "type": "http", } }, }

Crush (stdio example)

Crush is an open-source coding agent that supports MCP. You can find more information about in the Crush repository.

Add a new server configuration in your ~/.config/crush/crush.json file:

{

"$schema": "https://charm.land/crush.json", "mcp": { "scaleway-functions": { "type": "stdio", "command": "mcp-scaleway-functions", "args": ["--transport", "stdio"], "timeout": 600, "disabled": false } } }

You can even use Crush with Scaleway Generative APIs by adding a new provider in the same ~/.config/crush/crush.json file:

{

"mcp": { // ... see above ... }, "providers": { "scaleway": { "name": "Scaleway", "base_url": "https://api.scaleway.ai/v1/", "type": "openai", // To fetch from environment variables, use the $VAR_NAME syntax. // Note: this key requires the "GenerativeApisModelAccess" permission. "api_key": "$SCW_SECRET_KEY", "models": [ { "name": "Qwen coder", "id": "qwen3-coder-30b-a3b-instruct", "context_window": 128000, "default_max_tokens": 8000 } ] } } }

That's it 🎉! Have fun vibecoding and vibedevoopsing as you please.

Configuration

By default, the MCP server reads from the standard Scaleway configuration file located at ~/.config/scw/config.yaml.

Further configuration can be done via the Scaleway environment variables to configure the MCP server.

For instance, you can set a region to work in via the SCW_DEFAULT_REGION environment variable.

SCW_DEFAULT_REGION=nl-ams ./mcp-scaleway-functions

Available Tools

ToolDescription
create_and_deploy_function_namespaceCreate and deploy a new function namespace.
list_function_namespacesList all function namespaces.
delete_function_namespaceDelete a function namespace.
list_functionsList all functions in a namespace.
list_function_runtimesList all available function runtimes.
create_and_deploy_functionCreate and deploy a new function.
update_functionUpdate the code or the configuration of an existing function.
delete_functionDelete a function.
download_functionDownload the code of a function. This is useful to work on an existing function.
fetch_function_logsFetch the logs of a function.
add_dependencyAdd a dependency to a local function. Useful for dependencies that rely on native code and therefore need Docker to be installed.

Debugging

You can enable debug logging by using the --debug flag when starting the MCP server. This will log all requests and responses to/from the Scaleway API.

To configure the log level, use the --log-level flag (default is info). Available log levels are: debug, info, warn, error.

Logs are stored in the $XDG_STATE_HOME/mcp-scaleway-functions directory (usually ~/.local/state/mcp-scaleway-functions).

Development

Running tests:

go tool gotestsum --format testdox

Generating mocks:

go tool mockery
PopNx fragen