خادم fabric-mcp-server MCP

ماذا يفعل خادم “fabric-mcp-server” MCP؟

يعد fabric-mcp-server خادم Model Context Protocol (MCP) مصممًا لدمج أنماط Fabric مع Cline، وتوفيرها كأدوات لتنفيذ المهام المعتمدة على الذكاء الاصطناعي. يعمل كجسر يتيح لمساعدي الذكاء الاصطناعي استخدام أنماط Fabric المهيكلة كأدوات قابلة للاستدعاء، مما يعزز سير العمل البرمجي. يتيح هذا التكامل تنفيذ مهام مثل تحليل المطالبات، التلخيص، واستخلاص الحكمة مباشرة داخل المنصات المدعومة مثل Cline. يستفيد الخادم من واجهة MCP الموحدة لجعل هذه القدرات سهلة الوصول، مما يعزز قدرة الذكاء الاصطناعي على التفاعل مع المعلومات المعقدة والتعامل معها عبر سير عمل نمطي قابل لإعادة الاستخدام.

قائمة القوالب

لا توجد قوالب أوامر صريحة مذكورة في المستودع أو التوثيق.

قائمة الموارد

لا توجد موارد MCP محددة موثقة أو متوفرة من قبل fabric-mcp-server.

قائمة الأدوات

يوفر fabric-mcp-server أنماط Fabric كأدوات. أمثلة:

• analyze_claims: يحلل المطالبات ضمن المحتوى المقدم.
• summarize: ينتج ملخصات من البيانات أو النصوص المدخلة.
• extract_wisdom: يستخرج الرؤى الرئيسية أو الحكمة من الوثائق.
• create_mermaid_visualization: ينشئ مخططات mermaid.js بناءً على بيانات منظمة.

ملاحظة: مجموعة الأدوات الكاملة تتوافق مع الأنماط المتوفرة في مجلد fabric/patterns.

حالات استخدام هذا الخادم MCP

• تحليل المطالبات: تحليل وتحقق تلقائي للمطالبات ضمن الوثائق أو مجموعات البيانات، مما يسهل الأبحاث والتحقق.
• خدمات التلخيص: إنتاج ملخصات موجزة لمقالات أو تقارير طويلة، لتحسين استيعاب المعلومات للمطورين والمستخدمين النهائيين.
• استخلاص الرؤى: استخراج رؤى قابلة للتنفيذ أو “حكمة” ملخصة من كميات كبيرة من البيانات، لدعم مهام إدارة المعرفة.
• توليد التصورات: إنشاء مخططات mermaid أو تصورات أخرى مباشرة من البيانات المنظمة، لدعم التوثيق وتصميم الأنظمة.
• أتمتة المهام المعتمدة على الأنماط: الاستفادة من مجموعة أنماط Fabric الكاملة لأتمتة المهام المتكررة أو المعقدة ضمن سير العمل البرمجي.

كيفية الإعداد

Windsurf

لا توجد تعليمات إعداد لـ Windsurf في المستودع.

Claude

لا توجد تعليمات إعداد لـ Claude في المستودع.

Cursor

لا توجد تعليمات إعداد لـ Cursor في المستودع.

Cline

1. استنساخ المستودع:
   استنسخ مستودع fabric-mcp-server إلى جهازك المحلي.
2. تثبيت الاعتمادات:
   انتقل إلى مجلد fabric-mcp-server وشغل npm install.
3. بناء المشروع:
   شغل npm run build لترجمة كود TypeScript.
4. تعديل ملف إعدادات Cline:
   أضف إعدادات خادم MCP إلى ملف إعدادات Cline لديك.
   • Windows: C:\Users\<username>\AppData\Roaming\Code\User\globalStorage\saoudrizwan.claude-dev\settings\cline_mcp_settings.json
   • macOS: ~/Library/Application Support/Code/User/globalStorage/saoudrizwan.claude-dev/settings/cline_mcp_settings.json
   • Linux: ~/.config/Code/User/globalStorage/saoudrizwan.claude-dev/settings/cline_mcp_settings.json
5. إدخال مثال الإعداد:

"fabric-mcp-server": {
  "command": "node",
  "args": [
    "<path-to-fabric-mcp-server>/build/index.js"
  ],
  "env": {},
  "disabled": false,
  "autoApprove": [],
  "transportType": "stdio",
  "timeout": 60
}

استبدل <path-to-fabric-mcp-server> بالمسار الفعلي لديك.

تأمين مفاتيح API

يمكنك تأمين مفاتيح API باستخدام متغيرات البيئة في الإعداد كالتالي:

"fabric-mcp-server": {
  "command": "node",
  "args": [
    "<path-to-fabric-mcp-server>/build/index.js"
  ],
  "env": {
    "API_KEY": "${env:MY_API_KEY}"
  },
  "inputs": {
    "api_key": "${env:MY_API_KEY}"
  },
  "disabled": false,
  "autoApprove": [],
  "transportType": "stdio",
  "timeout": 60
}

كيفية استخدام هذا MCP داخل التدفقات

استخدام MCP في FlowHunt

لدمج خوادم MCP في سير عمل FlowHunt الخاص بك، ابدأ بإضافة مكون MCP إلى التدفق وربطه مع وكيل الذكاء الاصطناعي:

انقر على مكون MCP لفتح لوحة الإعدادات. في قسم إعدادات MCP للنظام، أدخل تفاصيل خادم MCP الخاص بك باستخدام هذا التنسيق (JSON):

{
  "fabric-mcp-server": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

بعد الإعداد، يمكن لوكيل الذكاء الاصطناعي استخدام هذا MCP كأداة مع إمكانية الوصول لجميع وظائفه وقدراته. تذكر تغيير “fabric-mcp-server” إلى الاسم الذي تفضله وتحديث عنوان URL حسب الحاجة.

نظرة عامة

استناداً إلى التوثيق المتوفر، يوفر fabric-mcp-server نظرة عامة واضحة، تعليمات إعداد، وقائمة الأدوات المتاحة، لكنه يفتقر لتوثيق مفصل للقوالب، الموارد، وميزات مثل دعم العينة أو الجذور. الخادم عملي لتكامل Cline لكن يمكن أن يستفيد من دعم أوسع للمنصات وتوثيق أكثر ثراءً.

رأينا

إذا كنت تبحث عن توفير أنماط Fabric كأدوات لسير عمل الذكاء الاصطناعي، خاصة ضمن Cline، فإن هذا الخادم MCP يعد أساسًا قويًا. مع ذلك، فإن التوثيق ومجموعة الميزات محدودة مقارنة بخوادم MCP الأكثر نضجًا. المتطلبات الأساسية للترخيص وظهور الأدوات متوفرة، لكن نقص أمثلة القوالب/الموارد وعدم دعم العينة/الجذور يمنعه من تحقيق تقييم أعلى.

تقييم MCP