
Integrace Workflowy MCP Serveru
Workflowy MCP Server propojuje AI asistenty s Workflowy a umožňuje automatizované pořizování poznámek, správu projektů a produktivní workflow přímo ve FlowHunt....
Propojte své AI agenty s Contentful. Snadno spravujte modely obsahu, automatizujte redakční workflow a zjednodušte migrace pomocí Contentful MCP serveru ve FlowHunt.
Contentful MCP (Model Context Protocol) Server funguje jako most mezi AI asistenty a Contentful Management API, což umožňuje bezproblémový přístup ke správě obsahu přímo z AI workflow. Díky zpřístupnění Contentful API přes MCP protokol tento server umožňuje vývojářům integrovat pokročilé operace s obsahem – jako je dotazování, vytváření, aktualizace a správa modelů obsahu – přímo z AI asistentů. To zvyšuje produktivitu tím, že umožňuje introspekci struktury obsahu, manipulaci se záznamy a automatizaci workflow, a to vše bez opuštění vývojového prostředí. Contentful MCP Server je zvláště užitečný pro týmy využívající Contentful jako headless CMS, protože zjednodušuje a standardizuje interakci AI agentů s daty obsahu, usnadňuje rychlé prototypování, automatizované migrace i plynulé redakční procesy.
V repozitáři nejsou dostupné žádné informace o šablonách promptů.
V repozitáři nejsou dostupné žádné informace o zdrojích poskytovaných Contentful MCP Serverem.
V dostupných souborech nebo dokumentaci nebyl nalezen žádný explicitní seznam nástrojů (např. query_database, read_write_file, call_api).
mcpServers
podle níže uvedeného příkladu.{
"mcpServers": {
"contentful-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["@contentful/mcp-server@latest"],
"env": {
"CONTENTFUL_MANAGEMENT_TOKEN": "${CONTENTFUL_MANAGEMENT_TOKEN}"
}
}
}
}
Chraňte svůj Contentful Management API klíč pomocí environmentálních proměnných, jak je uvedeno výše.
{
"mcpServers": {
"contentful-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["@contentful/mcp-server@latest"],
"env": {
"CONTENTFUL_MANAGEMENT_TOKEN": "${CONTENTFUL_MANAGEMENT_TOKEN}"
}
}
}
}
API klíče nastavujte pomocí environmentálních proměnných kvůli bezpečnosti.
{
"mcpServers": {
"contentful-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["@contentful/mcp-server@latest"],
"env": {
"CONTENTFUL_MANAGEMENT_TOKEN": "${CONTENTFUL_MANAGEMENT_TOKEN}"
}
}
}
}
Citlivé klíče jako Contentful Management Token vždy ukládejte do environmentálních proměnných.
{
"mcpServers": {
"contentful-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["@contentful/mcp-server@latest"],
"env": {
"CONTENTFUL_MANAGEMENT_TOKEN": "${CONTENTFUL_MANAGEMENT_TOKEN}"
}
}
}
}
Pro bezpečné uchování přihlašovacích údajů k API používejte environmentální proměnné.
Použití MCP ve FlowHunt
Pro integraci MCP serverů do svého workflow ve FlowHunt začněte přidáním MCP komponenty do svého flow a propojením s vaším AI agentem:
Klikněte na MCP komponentu a otevřete panel konfigurace. V sekci systémové konfigurace MCP vložte detaily svého MCP serveru v tomto formátu JSON:
{
"contentful-mcp": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
}
}
Po nastavení může AI agent tento MCP používat jako nástroj se všemi jeho funkcemi a možnostmi. Nezapomeňte změnit “contentful-mcp” na skutečný název vašeho MCP serveru a nahradit URL adresu vlastní adresou vašeho MCP serveru.
Sekce | Dostupnost | Detaily/Poznámky |
---|---|---|
Přehled | ✅ | |
Seznam promptů | ⛔ | V repozitáři nebyly nalezeny šablony promptů |
Seznam zdrojů | ⛔ | Nenašly se žádné definice zdrojů |
Seznam nástrojů | ⛔ | V server.py ani jinde nebyl nalezen explicitní seznam nástrojů |
Zabezpečení API klíčů | ✅ | Použití environmentálních proměnných ukázáno v návodu na nastavení |
Podpora vzorkování (méně důležité při hodnocení) | ⛔ | Nebyly nalezeny žádné informace |
Solidní implementace MCP pro správu Contentful, avšak nedostatek veřejně dokumentovaných nástrojů, promptů a zdrojů omezuje flexibilitu pro vývojáře. Bezpečnostní praktiky jsou dobré a nastavení je dobře popsáno. Celkově slibný projekt pro uživatele Contentful, který by však těžil z důkladnější dokumentace MCP primitiv.
Má LICENSE | ✅ (MIT) |
---|---|
Má alespoň jeden nástroj | ⛔ |
Počet forků | 13 |
Počet hvězdiček | 47 |
Contentful MCP (Model Context Protocol) Server propojuje AI asistenty s Contentful Management API a umožňuje automatizované operace s obsahem, jako je dotazování, aktualizace a správa modelů obsahu přímo z AI workflow.
Mezi scénáře patří introspekce modelu obsahu, automatizovaná správa záznamů obsahu, migrační a synchronizační workflow, validace obsahu, kontrola kvality a integrace s CI/CD deployment pipeline.
Nastavte svůj Contentful Management Token jako environmentální proměnnou (např. CONTENTFUL_MANAGEMENT_TOKEN) a odkažte se na ni v konfiguraci MCP serveru. Tím zabráníte úniku citlivých dat do kódu nebo verzovacích systémů.
Ano, Contentful MCP Server umožňuje AI agentům skriptovat a automatizovat migrace obsahu, zjednodušovat aktualizace a synchronizovat obsah či změny mezi prostředími, jako je staging a produkce.
V aktuálním repozitáři Contentful MCP Server nejsou obsaženy žádné prompt šablony ani explicitní definice nástrojů. Všechny operace s obsahem jsou přístupné přes MCP protokol a Management API služby Contentful.
Dejte svým AI workflow sílu správy obsahu služby Contentful. Automatizujte, introspektujte a spravujte obsah přímo z FlowHunt.
Workflowy MCP Server propojuje AI asistenty s Workflowy a umožňuje automatizované pořizování poznámek, správu projektů a produktivní workflow přímo ve FlowHunt....
Server Model Context Protocolu (MCP) propojuje AI asistenty s externími datovými zdroji, API a službami, což umožňuje snadnou integraci komplexních workflow a b...
Kubernetes MCP Server propojuje AI asistenty a Kubernetes clustery, umožňuje automatizaci řízenou AI, správu zdrojů a DevOps workflow pomocí standardizovaných M...