CAST Imaging
Server MCP di CAST
Esplora architettura applicativa, transazioni, dipendenze e problemi di qualità da un’installazione di CAST Imaging tramite il tuo assistente AI.
Installa CAST Imaging
Gira sul tuo computer. Il tuo client lo avvia con questo comando:
Richiede Docker sul tuo computer. I passaggi qui sotto mostrano dove va il comando in ogni client.
HOST_CONTROL_PANELCAST Imaging Control Panel hostname or IPPORT_CONTROL_PANELfacoltativo CAST Imaging Control Panel portSERVICE_HOSTHostname or IP of the machine running the MCP serverMCP_SERVER_PORTfacoltativo Internal port the MCP server container listens on
Condividi questo server
Apre questa pagina, con il comando di installazione e i passaggi di configurazione.
mcp.tc/i/cast-imagingDescrizione
Collega gli agenti AI a un’installazione di CAST Imaging in modo che possano rispondere a domande sull’architettura software. I casi d’uso documentati includono l’elenco delle applicazioni di un portfolio, l’esplorazione dei grafi architetturali, il tracciamento di transazioni e flussi di dati, la consultazione degli schemi di database, la ricerca di oggetti con relazioni tra chiamanti e chiamati, e l’individuazione di vulnerabilità, ostacoli alla cloud readiness e difetti strutturali.
Funziona come immagine Docker (castimaging/imaging-mcp-server) su un host Linux con Docker, avviata tramite l’installer fornito e lo script run.sh. Deve raggiungere il servizio API di CAST Imaging e richiede una chiave API di CAST Imaging. HOST_CONTROL_PANEL e SERVICE_HOST sono obbligatori. L’accesso al codice sorgente è disattivato per impostazione predefinita e può essere abilitato con IMAGING_CODE.
Cosa puoi fare
- Elencare con i dettagli le applicazioni di un portfolio CAST Imaging
- Esplorare i grafi architetturali a diversi livelli
- Analizzare le transazioni e tracciare le interazioni delle entità dati
- Consultare tabelle, colonne, relazioni e vincoli del database
- Cercare oggetti e analizzare le relazioni tra chiamanti e chiamati
- Individuare vulnerabilità, ostacoli alla cloud readiness e difetti strutturali
Tool
CAST Imaging mostra i suoi tool solo ai client con una chiave, quindi non possiamo elencarli qui.
Prompt di esempio
Elenca le applicazioni disponibili in CAST Imaging.
Mostra le transazioni principali dell’applicazione di fatturazione.
Quali tabelle del database usa il servizio ordini?
Trova gli ostacoli alla cloud readiness nella mia applicazione.
Configurazione
Ogni client avvia CAST Imaging sul tuo computer con lo stesso comando. Scegli il tuo; la pagina ricorda la tua scelta.
Claude Code
- Eseguilo in un terminale, nella cartella del tuo progetto:
claude mcp add --transport stdio cast-imaging --env "HOST_CONTROL_PANEL=<YOUR_HOST_CONTROL_PANEL>" --env "SERVICE_HOST=<YOUR_SERVICE_HOST>" -- docker run -i --rm docker.io/castimaging/imaging-mcp-server:3.0.4- Avvia Claude Code e digita
/mcp. cast-imaging dovrebbe risultare collegato.
Aggiungi --scope user per renderlo disponibile in tutti i progetti. Sostituisci i segnaposto con i tuoi valori.
Claude Desktop
- Apri Settings → Developer → Edit Config. Si apre
claude_desktop_config.json. Aggiungi:
{
"mcpServers": {
"cast-imaging": {
"command": "docker",
"args": [
"run",
"-e",
"HOST_CONTROL_PANEL",
"-e",
"SERVICE_HOST",
"-i",
"--rm",
"docker.io/castimaging/imaging-mcp-server:3.0.4"
],
"env": {
"HOST_CONTROL_PANEL": "<YOUR_HOST_CONTROL_PANEL>",
"SERVICE_HOST": "<YOUR_SERVICE_HOST>"
}
}
}
}- Salva il file e riavvia Claude Desktop. Sostituisci i segnaposto con i tuoi valori.
Richiede Docker sul tuo computer. Il file si trova in ~/Library/Application Support/Claude/ su macOS e in %APPDATA%\Claude\ su Windows.
Cursor
Aggiungi a Cursor (si apre in una nuova scheda)
Oppure aggiungilo a mano in ~/.cursor/mcp.json (tutti i progetti) o in .cursor/mcp.json (questo progetto):
{
"mcpServers": {
"cast-imaging": {
"command": "docker",
"args": [
"run",
"-e",
"HOST_CONTROL_PANEL",
"-e",
"SERVICE_HOST",
"-i",
"--rm",
"docker.io/castimaging/imaging-mcp-server:3.0.4"
],
"env": {
"HOST_CONTROL_PANEL": "<YOUR_HOST_CONTROL_PANEL>",
"SERVICE_HOST": "<YOUR_SERVICE_HOST>"
}
}
}
}Richiede Docker sul tuo computer. Sostituisci i segnaposto con i tuoi valori.
VS Code
Installa in VS Code (si apre in una nuova scheda)
Oppure da un terminale:
code --add-mcp '{"name":"cast-imaging","type":"stdio","command":"docker","args":["run","-e","HOST_CONTROL_PANEL","-e","SERVICE_HOST","-i","--rm","docker.io/castimaging/imaging-mcp-server:3.0.4"],"env":{"HOST_CONTROL_PANEL":"<YOUR_HOST_CONTROL_PANEL>","SERVICE_HOST":"<YOUR_SERVICE_HOST>"}}'Oppure fai commit nel repository in .vscode/mcp.json:
{
"servers": {
"cast-imaging": {
"type": "stdio",
"command": "docker",
"args": [
"run",
"-e",
"HOST_CONTROL_PANEL",
"-e",
"SERVICE_HOST",
"-i",
"--rm",
"docker.io/castimaging/imaging-mcp-server:3.0.4"
],
"env": {
"HOST_CONTROL_PANEL": "<YOUR_HOST_CONTROL_PANEL>",
"SERVICE_HOST": "<YOUR_SERVICE_HOST>"
}
}
}
}Richiede Docker sul tuo computer.
Devin Desktop
- Aggiungilo a
~/.config/devin/mcp_config.json(macOS e Linux) o a%APPDATA%\devin\mcp_config.json(Windows):
{
"mcpServers": {
"cast-imaging": {
"command": "docker",
"args": [
"run",
"-e",
"HOST_CONTROL_PANEL",
"-e",
"SERVICE_HOST",
"-i",
"--rm",
"docker.io/castimaging/imaging-mcp-server:3.0.4"
],
"env": {
"HOST_CONTROL_PANEL": "<YOUR_HOST_CONTROL_PANEL>",
"SERVICE_HOST": "<YOUR_SERVICE_HOST>"
}
}
}
}- Aggiorna l’elenco dei server MCP in Cascade. Sostituisci i segnaposto con i tuoi valori.
Devin Desktop è il nuovo nome di Windsurf.
Codex
codex mcp add cast-imaging --env "HOST_CONTROL_PANEL=<YOUR_HOST_CONTROL_PANEL>" --env "SERVICE_HOST=<YOUR_SERVICE_HOST>" -- docker run -i --rm docker.io/castimaging/imaging-mcp-server:3.0.4Oppure modifica direttamente ~/.codex/config.toml:
[mcp_servers.cast-imaging]
command = "docker"
args = ["run", "-i", "--rm", "docker.io/castimaging/imaging-mcp-server:3.0.4"]
env = { HOST_CONTROL_PANEL = "<YOUR_HOST_CONTROL_PANEL>", SERVICE_HOST = "<YOUR_SERVICE_HOST>" }Richiede Docker sul tuo computer. Sostituisci i segnaposto con i tuoi valori.
Gemini CLI
gemini mcp add -e "HOST_CONTROL_PANEL=<YOUR_HOST_CONTROL_PANEL>" -e "SERVICE_HOST=<YOUR_SERVICE_HOST>" cast-imaging docker -- run -i --rm docker.io/castimaging/imaging-mcp-server:3.0.4Così lo aggiungi al progetto corrente. Aggiungi -s user per usarlo ovunque.
Qualsiasi client
La maggior parte dei client che avviano server locali accetta questa forma:
{
"mcpServers": {
"cast-imaging": {
"command": "docker",
"args": [
"run",
"-e",
"HOST_CONTROL_PANEL",
"-e",
"SERVICE_HOST",
"-i",
"--rm",
"docker.io/castimaging/imaging-mcp-server:3.0.4"
],
"env": {
"HOST_CONTROL_PANEL": "<YOUR_HOST_CONTROL_PANEL>",
"SERVICE_HOST": "<YOUR_SERVICE_HOST>"
}
}
}
}Zed mette i server sotto context_servers nelle sue impostazioni, con gli stessi campi command, args ed env.
Richiede Docker sul tuo computer. Sostituisci i segnaposto con i tuoi valori.
Embed
Mostra CAST Imaging in un README o sul tuo sito. Ogni embed rimanda a questa pagina, usa il comando di installazione del server e non imposta cookie. Come funzionano gli embed
Card, iframe e JSON sono in inglese. Aggiungi ?lang=it, fr, de o es al loro indirizzo per un’altra lingua.
Badge per il README
[](https://mcp.tc/i/cast-imaging)<a href="https://mcp.tc/i/cast-imaging"><img src="https://mcp.tc/i/cast-imaging/badge.svg" alt="CAST Imaging on mcp.tc" height="20"></a>Segue la modalità chiara o scura di chi legge. Aggiungi ?theme=light o ?theme=dark per fissarla, oppure ?style=compact per mostrare il simbolo senza la scritta.
Card per il sito
<script src="https://mcp.tc/w/cast-imaging.js" async></script>La card compare dove si trova il tag. Aggiungi data-theme="dark" o data-size="compact" al tag per cambiarla. Il file contiene tutto ciò che serve, quindi non fa altre richieste e non imposta cookie.
iframe
<iframe src="https://mcp.tc/embed/cast-imaging" title="CAST Imaging on mcp.tc" width="420" height="200" loading="lazy" allow="clipboard-write" style="border:0;border-radius:8px;max-width:100%"></iframe>Usalo nelle pagine che non consentono script. Aggiungi ?theme=light o ?theme=dark all’indirizzo per fissare i colori.
JSON
La scheda come dati per le tue pagine e i tuoi strumenti: nome, descrizione breve, comando di installazione, tool e i link «Add to». Qualsiasi sito può leggerla (CORS aperto).
https://mcp.tc/i/cast-imaging.jsonPrompt per l’AI
Incollalo in un assistente di programmazione con l’AI, come Claude Code o Cursor, e aggiungerà la card di CAST Imaging al tuo sito.
Aggiungi al mio sito la card di mcp.tc per CAST Imaging, un server MCP. È un solo script statico: niente build, nessun pacchetto da installare, nessun cookie.
Metti questo tag dove deve comparire la card. La card appare subito prima del tag:
```html
<script src="https://mcp.tc/w/cast-imaging.js" async></script>
```
Per mostrarla altrove, metti lì questo segnaposto e carica lo stesso script una volta sola, per esempio prima di `</body>`. Lascia il link al suo interno: lo vede chi non ha JavaScript.
```html
<div data-mcptc="cast-imaging"><a href="https://mcp.tc/i/cast-imaging">CAST Imaging on mcp.tc</a></div>
```
Opzioni:
- `data-theme="light"` o `"dark"` sul tag o sul segnaposto fissa i colori. Senza l’attributo, la card segue la modalità chiara o scura di chi visita.
- `data-size="compact"` dà una card più piccola, senza la descrizione breve.
- La variabile CSS `--mcptc-max-width` sul segnaposto o su un elemento padre imposta la larghezza (predefinita `520px`).
- `?lang=` nell’URL dello script imposta la lingua della card: `en`, `it`, `fr`, `de` o `es`.
Se il sito ha una Content Security Policy, consenti `script-src https://mcp.tc` e `img-src data:` (l’icona è inline).
Per un README o altra documentazione in Markdown, usa invece il badge:
```markdown
[](https://mcp.tc/i/cast-imaging)
```
Riferimento: https://mcp.tc/it/embedCronologia delle modifiche
Gira sul tuo computer e non ha un pacchetto che possiamo seguire. Qui compaiono le modifiche di chi lo gestisce.
Nulla di registrato per ora. Qui compariranno le modifiche di chi gestisce il server.
Domande frequenti
Posso incollare mcp.tc/i/cast-imaging nel mio client MCP?
No. CAST Imaging gira sul tuo computer, avviato dal tuo client, quindi non ha un indirizzo web a cui collegarsi. Il link rapido è la pagina da condividere; il comando di installazione è docker run -i --rm docker.io/castimaging/imaging-mcp-server:3.0.4.
CAST Imaging richiede una chiave API?
Sì. CAST Imaging richiede una chiave API di CAST. Tienila nella configurazione del tuo client sul tuo computer, mai in un file condiviso.
CAST Imaging è un server remoto o locale?
Locale. Il tuo client lo avvia come processo sul tuo computer con docker run -i --rm docker.io/castimaging/imaging-mcp-server:3.0.4, che richiede Docker.
Cosa può fare CAST Imaging?
Puoi elencare con i dettagli le applicazioni di un portfolio CAST Imaging, esplorare i grafi architetturali a diversi livelli e analizzare le transazioni e tracciare le interazioni delle entità dati.
Quali client possono usarlo?
Qualsiasi client che avvia server locali: Claude Code, Claude Desktop, Cursor, VS Code, Devin Desktop, Codex, Gemini CLI, Zed e altri. claude.ai e ChatGPT si collegano solo a server remoti.
mcp.tc tiene traccia delle modifiche di CAST Imaging?
In parte. CAST Imaging gira sul tuo computer e non ha un pacchetto che possiamo seguire, quindi la sua sezione Cronologia mostra solo le modifiche di chi lo gestisce. Segui la scheda per ricevere un’email quando cambia.
Chi ha scritto questa pagina?
Il robot di mcp.tc ha letto i metadati pubblici di CAST Imaging (le pagine del suo pacchetto e del repository), e un modello di AI ne ha ricavato il testo. Una persona esamina tutto ciò che i controlli non riescono a confermare. Il testo può comunque contenere errori, quindi se ne trovi uno usa Segnala questa scheda su questa pagina. Questa traduzione è stata fatta da un modello di AI a partire dal testo inglese.
mcp.tc non è affiliato a CAST. Questa pagina è stata creata a partire dai metadati pubblici di CAST Imaging (ultimo controllo: 5 ott 2026), e la descrizione l’ha scritta un modello di AI, quindi può contenere errori. Nomi e marchi appartengono ai rispettivi titolari. Qualcosa non va? Segnala questa scheda. La traduzione è stata fatta da un modello di AI a partire dal testo inglese.