
تكامل خادم Kibana MCP
يعمل خادم Kibana MCP كجسر بين المساعدين الذكيين وKibana، مما يمكّن من البحث التلقائي، وإدارة لوحات المعلومات، ومراقبة التنبيهات، والتقارير من خلال بروتوكول Mode...
قم بدمج تدفقات عمل الذكاء الاصطناعي مع Kibela للوصول إلى المعرفة في الوقت الفعلي، واسترجاع المستندات تلقائيًا، وتعزيز التعاون بين أعضاء الفريق باستخدام خادم Kibela MCP.
يُعد خادم Kibela MCP تنفيذًا لبروتوكول Model Context Protocol (MCP) تم تصميمه للتكامل مع واجهة برمجة تطبيقات Kibela. من خلال عمله كجسر بين مساعدي الذكاء الاصطناعي وKibela، فإنه يمكّن من الوصول السلس إلى البيانات والمحتوى والخدمات الخارجية المخزنة ضمن مساحات عمل Kibela. يتيح هذا التكامل لوكلاء الذكاء الاصطناعي الاستعلام واسترجاع والتفاعل مع المستندات وقواعد المعرفة المخزنة في Kibela، مما يعزز تدفقات تطوير العمل عبر أتمتة مهام مثل البحث عن المستندات، واستخلاص المعلومات، والتعاون. يمكّن خادم Kibela MCP المطورين والفرق من الاستفادة من نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) مع المعرفة التنظيمية المحدّثة، مما يوفر استكشافًا فعالًا لقاعدة الشيفرة، وإدارة المعرفة، وأتمتة سير العمل من خلال أدوات وموارد MCP القياسية.
لا توجد قوالب مطالبات مذكورة أو معرفة في الوثائق أو ملفات المستودع المتاحة.
لا توجد موارد محددة مذكورة في الوثائق أو ملفات المستودع المتاحة.
لا توجد أدوات محددة مذكورة في الوثائق أو ملفات المستودع المتاحة مثل server.py
(المستودع مُنفّذ بلغة TypeScript/Node.js، ولا يوجد تطابق مباشر مع server.py
).
تأكد من تثبيت Node.js على نظامك.
ابحث عن ملف إعدادات Windsurf (عادةً windsurf.config.json
).
أضف حزمة خادم Kibela MCP:@kiwamizamurai/mcp-kibela-server@latest
أدخل إعدادات خادم MCP تحت كائن mcpServers
:
{
"mcpServers": {
"kibela": {
"command": "npx",
"args": ["@kiwamizamurai/mcp-kibela-server@latest"]
}
}
}
احفظ وأعد تشغيل Windsurf.
تحقق من ظهور الخادم في قائمة خوادم MCP.
قم بتثبيت Node.js إذا لم يكن مثبتًا بالفعل.
ابحث وافتح ملف إعدادات Claude.
أضف خادم Kibela MCP كما يلي:
{
"mcpServers": {
"kibela": {
"command": "npx",
"args": ["@kiwamizamurai/mcp-kibela-server@latest"]
}
}
}
أعد تشغيل Claude.
أكد التكامل من خلال التحقق من نقاط نهاية MCP المتوفرة.
قم بتثبيت Node.js.
حرر cursor.config.json
أو ملف إعدادات MCP المناسب.
أضف المقتطف التالي:
{
"mcpServers": {
"kibela": {
"command": "npx",
"args": ["@kiwamizamurai/mcp-kibela-server@latest"]
}
}
}
احفظ وأعد تشغيل Cursor.
اختبر عبر بدء استعلام متعلق بـ Kibela.
تأكد من تثبيت Node.js.
ادخل إلى ملف إعدادات Cline MCP.
أضف إدخال خادم Kibela:
{
"mcpServers": {
"kibela": {
"command": "npx",
"args": ["@kiwamizamurai/mcp-kibela-server@latest"]
}
}
}
احفظ التغييرات وأعد تشغيل Cline.
تحقق من أن خادم Kibela MCP يعمل.
لحماية مفاتيح API الخاصة بك لـ Kibela، استخدم متغيرات البيئة. إليك مثال على الإعداد:
{
"mcpServers": {
"kibela": {
"command": "npx",
"args": ["@kiwamizamurai/mcp-kibela-server@latest"],
"env": {
"KIBELA_API_KEY": "${KIBELA_API_KEY}"
},
"inputs": {
"workspace": "your_workspace_name"
}
}
}
}
استخدام MCP في FlowHunt
لدمج خوادم MCP في سير عمل FlowHunt الخاص بك، ابدأ بإضافة مكون MCP إلى التدفق وربطه بوكيل الذكاء الاصطناعي الخاص بك:
انقر على مكون MCP لفتح لوحة الإعدادات. في قسم إعدادات MCP للنظام، أدخل تفاصيل خادم MCP الخاص بك باستخدام هذا التنسيق من JSON:
{
"kibela": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
}
}
بعد الإعداد، يصبح وكيل الذكاء الاصطناعي قادرًا على استخدام هذا MCP كأداة مع إمكانية الوصول إلى جميع وظائفه وقدراته. تذكر تغيير “kibela” إلى اسم خادم MCP الحقيقي الخاص بك واستبدال الرابط بعنوان خادم MCP الخاص بك.
القسم | متوفر | التفاصيل/ملاحظات |
---|---|---|
نظرة عامة | ✅ | |
قائمة المطالبات | ⛔ | لم يتم العثور على أي منها |
قائمة الموارد | ⛔ | لم يتم العثور على أي منها |
قائمة الأدوات | ⛔ | لم يتم العثور على أي منها |
حماية مفاتيح API | ✅ | تم توفير مثال لمتغير البيئة |
دعم أخذ العينات (أقل أهمية في التقييم) | ⛔ | غير محدد |
بين هذه الجداول:
يوفر خادم Kibela MCP وثائق أساسية، ورخصة واضحة، وتعليمات إعداد للمنصات الرئيسية. ومع ذلك، فهو يفتقر إلى قوائم صريحة بالأدوات والموارد وقوالب المطالبات في الوثائق العامة، مما يحد من فائدته المباشرة للوكلاء. إذا تمت إضافة هذه العناصر، ستزداد قيمته. في الوقت الحالي، هو مناسب لتكامل Kibela الأساسي وليس لتدفقات MCP المتقدمة أو القابلة للتخصيص العالي.
هل يوجد ترخيص LICENSE | ✅ (MIT) |
---|---|
هل يوجد أداة واحدة على الأقل | ⛔ |
عدد الفروع (Forks) | 5 |
عدد النجوم (Stars) | 6 |
يعمل خادم Kibela MCP كجسر بين مساعدي الذكاء الاصطناعي وKibela، مما يسمح بالوصول السلس إلى المستندات وقواعد المعرفة داخل مساحة عمل Kibela الخاصة بك لأتمتة سير العمل المتقدمة.
يمكنه أتمتة البحث في المستندات، والاسترجاع، والتلخيص، وتحديث السجلات، وإنشاء التقارير، ومهام التعاون المدعومة بالذكاء الاصطناعي مثل تصنيف المستندات أو إخطار أعضاء الفريق.
استخدم متغيرات البيئة في إعدادات خادم MCP لتخزين مفاتيح API الخاصة بك بأمان. راجع المثال في الوثائق لمعرفة كيفية إعداد ذلك في ملف إعدادات منصتك.
لا تسرد الوثائق العامة قوالب مطالبات أو أدوات محددة. يركز التكامل على ربط قاعدة معرفة Kibela بتدفقات عمل الذكاء الاصطناعي.
يتم توفير تعليمات الإعداد لـ Windsurf وClaude وCursor وCline. Node.js هو متطلب أساسي لجميع المنصات.
افتح إمكانية الوصول السلس المدعوم بالذكاء الاصطناعي إلى قاعدة المعرفة التنظيمية الخاصة بك. قم بأتمتة البحث والاسترجاع ومهام سير العمل باستخدام خادم Kibela MCP.
يعمل خادم Kibana MCP كجسر بين المساعدين الذكيين وKibana، مما يمكّن من البحث التلقائي، وإدارة لوحات المعلومات، ومراقبة التنبيهات، والتقارير من خلال بروتوكول Mode...
يعمل خادم ModelContextProtocol (MCP) كجسر بين وكلاء الذكاء الاصطناعي ومصادر البيانات الخارجية وواجهات برمجة التطبيقات والخدمات، مما يمكّن مستخدمي FlowHunt من بن...
يعمل خادم Kubernetes MCP كجسر بين المساعدين الذكيين ومجموعات Kubernetes، مما يمكّن من التشغيل الآلي المدفوع بالذكاء الاصطناعي، وإدارة الموارد، وتدفقات عمل DevOp...