تكامل خادم Fibery MCP

ماذا يفعل خادم “Fibery” MCP؟

يُعد خادم Fibery MCP (بروتوكول Model Context) جسرًا بين مساحة عمل Fibery الخاصة بك ومساعدي الذكاء الاصطناعي الذين يدعمون بروتوكول MCP. يتيح لك التفاعل السلس مع قواعد بيانات وكيانات Fibery باستخدام أوامر اللغة الطبيعية. من خلال ربط عملاء الذكاء الاصطناعي بـ Fibery عبر معيار MCP، يمكن للمستخدمين استعلام بيانات مساحة العمل، واسترجاع البيانات الوصفية حول قواعد البيانات والحقول، وإنشاء أو تحديث الكيانات. يعمل هذا التكامل على تبسيط سير عمل التطوير، مما يسهل على المطورين والفرق أتمتة إدارة المعرفة، وإدارة البيانات الهيكلية، وبناء سير عمل ذكي يعتمد على منصة Fibery.

قائمة التعليمات

لا توجد قوالب تعليمات محددة مذكورة في الوثائق أو ملفات المستودع المتاحة.

قائمة الموارد

لا توجد قائمة موارد صريحة (كما هو معرف في MCP) في الوثائق أو ملفات المستودع المتاحة.

قائمة الأدوات

• list_databases
  يسترجع قائمة بجميع قواعد البيانات المتوفرة في مساحة عمل Fibery الخاصة بك.

• describe_database
  يُقدم تفصيلًا دقيقًا لهياكل قاعدة بيانات معينة، بما في ذلك جميع الحقول مع عناوينها وأسمائها وأنواعها.

• query_database
  يوفر وصولًا قويًا ومرنًا إلى بيانات Fibery الخاصة بك من خلال واجهة برمجة التطبيقات لـ Fibery.

• create_entity
  يتيح إنشاء كيانات جديدة داخل قاعدة بيانات محددة في Fibery.

حالات الاستخدام لهذا الخادم MCP

• استكشاف قواعد البيانات وتوثيقها
  يمكن للمطورين بسرعة استرجاع معلومات حول جميع قواعد البيانات وهياكلها داخل مساحة عمل Fibery، مما يساعد في عمليات الإعداد والتوثيق.

• استعلام البيانات وإعداد التقارير
  استخدم اللغة الطبيعية لجلب البيانات وتصفية وتحليل البيانات المخزنة في Fibery، مما يبسط مهام إعداد التقارير ويسهل اتخاذ قرارات قائمة على البيانات.

• إنشاء الكيانات تلقائيًا
  أنشئ بسهولة كيانات (سجلات) جديدة في قواعد بيانات Fibery من خلال سير عمل مدفوع بالذكاء الاصطناعي، مما يقلل من إدخال البيانات اليدوي والعبء التشغيلي.

• إدارة مساحة العمل عبر المساعدين الذكيين
  تكامل مع عملاء الذكاء الاصطناعي (مثل Claude Desktop) لإدارة وتحديث محتوى مساحة العمل بشكل حواري، مما يعزز الإنتاجية.

كيفية الإعداد

Windsurf

لا توجد تعليمات خاصة بـ Windsurf مذكورة في الوثائق.

Claude

1. المتطلبات الأساسية: تأكد من أن لديك حساب Fibery مع رمز API، Python 3.10+، وuv مثبت.
2. تثبيت الأداة:

   uv tool install fibery-mcp-server
   

3. تعديل التهيئة: في Claude Desktop، اذهب إلى Settings → Developer → Edit Config.
4. إضافة تهيئة الخادم:

   {
     "mcpServers": {
       "fibery-mcp-server": {
         "command": "uv",
         "args": [
           "tool",
           "run",
           "fibery-mcp-server",
           "--fibery-host",
           "your-domain.fibery.io",
           "--fibery-api-token",
           "your-api-token"
         ]
       }
     }
   }
   

5. احفظ وأعد تشغيل العميل لتفعيل التكامل.

تأمين مفاتيح API:
قم بتخزين المفاتيح الحساسة باستخدام متغيرات البيئة.
مثال:

{
  "mcpServers": {
    "fibery-mcp-server": {
      "command": "uv",
      "args": [
        "tool",
        "run",
        "fibery-mcp-server"
      ],
      "env": {
        "FIBERY_API_TOKEN": "your-api-token"
      },
      "inputs": {
        "fibery-host": "your-domain.fibery.io"
      }
    }
  }
}

Cursor

لا توجد تعليمات خاصة بـ Cursor مذكورة.

Cline

لا توجد تعليمات خاصة بـ Cline مذكورة.

كيفية استخدام MCP هذا ضمن التدفقات

استخدام MCP في FlowHunt

لدمج خوادم MCP ضمن تدفق عملك في FlowHunt، ابدأ بإضافة مكون MCP إلى التدفق الخاص بك وربطه بوكيل الذكاء الاصطناعي:

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

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

بعد الإعداد، يمكن لوكيل الذكاء الاصطناعي الآن استخدام هذا MCP كأداة للوصول إلى جميع وظائفه وقدراته. تذكر تغيير “fibery-mcp-server” إلى اسم خادم MCP الفعلي واستبدال الرابط بعنوان خادم MCP الخاص بك.

نظرة عامة

يدعم الجذور: ⛔ (غير مذكور)
يدعم أخذ العينات: ⛔ (غير مذكور)

استنادًا إلى الوثائق والميزات المتاحة، يوفر خادم Fibery MCP أدوات أساسية لإدارة القاعدة والكيانات لـ Fibery، لكنه يفتقر إلى قوالب تعليمات صريحة، وتعريفات الموارد، وميزات MCP المتقدمة مثل الجذور وأخذ العينات. بشكل عام، هو تكامل قوي للاستخدامات الأساسية، لكنه لا يقدم النطاق الكامل لوظائف MCP.

التقييم: 6/10

تقييم MCP