تكامل خادم Raindrop.io MCP

ماذا يفعل خادم “Raindrop.io” MCP؟

خادم Raindrop.io MCP هو تكامل يمكّن نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) ومساعدي الذكاء الاصطناعي من التفاعل برمجياً مع العلامات المرجعية في Raindrop.io عبر بروتوكول سياق النموذج (MCP). من خلال عمله كجسر بين عملاء الذكاء الاصطناعي ومنصة العلامات المرجعية لـ Raindrop.io، يسمح هذا الخادم للمستخدمين بإنشاء علامات مرجعية جديدة، والبحث في العلامات الحالية، وتصفية النتائج باستخدام العلامات. يعزز ذلك بشكل كبير سير عمل الذكاء الاصطناعي من خلال تمكين الوكلاء من إدارة والوصول إلى مجموعة العلامات المرجعية لدى المستخدم، مما يجعل من الممكن أتمتة تنظيم المعرفة، واسترجاع المصادر ذات الصلة، وتبسيط تنظيم المحتوى من داخل أدوات التطوير أو واجهات الذكاء الاصطناعي الحوارية. يتيح هذا للمطورين ومستخدمي الذكاء الاصطناعي بناء، مشاركة، والعمل على مصادر الويب مباشرة من خلال بيئاتهم المتوافقة مع MCP.

قائمة الأوامر

لا توجد قوالب أوامر مذكورة في المستودع.

قائمة الموارد

لا توجد موارد صريحة موصوفة في المستودع.

قائمة الأدوات

• إنشاء علامات مرجعية: يسمح للذكاء الاصطناعي بإضافة علامات مرجعية جديدة إلى مجموعة المستخدم في Raindrop.io.
• البحث في العلامات المرجعية: يمكّن من الاستعلام عن العلامات المرجعية بناءً على معايير مختلفة.
• التصفية حسب العلامات: يتيح استرجاع العلامات المرجعية المصفاة بواسطة علامات محددة.

حالات استخدام هذا الخادم MCP

• إدارة العلامات المرجعية: أتمتة إضافة وتنظيم العلامات المرجعية مباشرة من وكلاء الذكاء الاصطناعي.
• استرجاع المعرفة: البحث السريع والوصول إلى العلامات المرجعية المحفوظة ذات الصلة بموضوع أو مهمة ضمن بيئات التطوير أو المحادثة.
• تنظيم المحتوى: تصفية وعرض مصادر الويب حسب العلامات لأغراض البحث أو التعلم أو المشاركة مع الفرق.
• قاعدة معرفة شخصية: بناء سير عمل ذكي يعامل العلامات المرجعية كقاعدة معرفة ديناميكية قابلة للوصول.
• أتمتة سير العمل بالذكاء الاصطناعي: التكامل مع أدوات ومنصات أخرى لتفعيل إجراءات (مثل حفظ رابط أو البحث في العلامات المرجعية) كجزء من تدفقات مؤتمتة أكبر.

كيفية الإعداد

Windsurf

لا توجد تعليمات محددة متوفرة لـ Windsurf. ينطبق إعداد خادم MCP العام إذا كان مدعوماً.

Claude

1. تأكد من تثبيت Node.js 16+ واحصل على رمز API من Raindrop.io.
2. ثبّت عبر Smithery:

   npx -y @smithery/cli install @hiromitsusasaki/raindrop-io-mcp-server --client claude
   

3. قم بتعيين متغير البيئة:
   • أنشئ ملف .env وضع فيه:

     RAINDROP_TOKEN=your_access_token_here
     

4. افتح إعدادات Claude Desktop (claude_desktop_config.json على macOS أو Windows).
5. أضف إعدادات خادم MCP كما يلي:

   {
     "mcpServers": {
       "raindrop-io": {
         "command": "npx",
         "args": [
           "-y",
           "@smithery/cli",
           "start",
           "@hiromitsusasaki/raindrop-io-mcp-server",
           "--client",
           "claude"
         ],
         "env": {
           "RAINDROP_TOKEN": "your_access_token_here"
         }
       }
     }
   }
   

6. احفظ وأعد تشغيل Claude Desktop لتطبيق التغييرات.

Cursor

لا توجد تعليمات أو أمثلة إعداد متوفرة لـ Cursor.

Cline

لا توجد تعليمات أو أمثلة إعداد متوفرة لـ Cline.

حماية مفاتيح API

يجب استخدام متغيرات البيئة لحماية مفاتيح API. مثال:

"env": {
  "RAINDROP_TOKEN": "your_access_token_here"
}

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 وتوصيله بوكيل الذكاء الاصطناعي الخاص بك:

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

{
  "raindrop-io": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

بعد الإعداد، يصبح وكيل الذكاء الاصطناعي قادراً على استخدام هذا MCP كأداة مع إمكانية الوصول لجميع وظائفه وقدراته. تذكر تغيير “raindrop-io” إلى اسم خادم MCP الفعلي الخاص بك واستبدال الرابط بالرابط الخاص بك.

نظرة عامة

رأينا

يوفر هذا الخادم MCP ميزات أساسية لإدارة العلامات المرجعية وإعداداً سهلاً لـ Claude Desktop، لكنه يفتقر إلى قوالب الأوامر وتعاريف الموارد الموثقة. لم يتم العثور على معلومات حول دعم Roots أو Sampling. التوثيق واضح وهو عملي لسير عمل العلامات المرجعية، لكن أمثلة التكامل الأوسع وميزات MCP المتقدمة غير متوفرة.

التقييم: 6/10

تقييم MCP