fabric-mcp-server MCP Server

Co dělá MCP Server “fabric-mcp-server”?

fabric-mcp-server je server Model Context Protocol (MCP) navržený pro integraci Fabric vzorů s Cline a jejich zpřístupnění jako nástrojů pro AI-řízené úlohy. Slouží jako most, který umožňuje AI asistentům používat strukturované Fabric vzory jako volatelné nástroje a tím zefektivnit vývojové workflow. Tato integrace umožňuje například analýzu tvrzení, sumarizaci a extrakci poznatků přímo v podporovaných platformách jako Cline. Server využívá standardizované MCP rozhraní, díky čemuž jsou tyto schopnosti snadno dostupné a rozšiřuje možnosti AI při práci s komplexními informacemi skrze znovupoužitelné, vzorové workflow.

Seznam promptů

V repozitáři ani dokumentaci nejsou zmíněny žádné explicitní šablony promptů.

Seznam zdrojů

fabric-mcp-server nedokumentuje ani nezpřístupňuje žádné specifické MCP zdroje.

Seznam nástrojů

fabric-mcp-server zpřístupňuje Fabric vzory jako nástroje. Příklady:

• analyze_claims: Analyzuje tvrzení v poskytnutém obsahu.
• summarize: Generuje shrnutí ze vstupních dat nebo textu.
• extract_wisdom: Extrahuje klíčové poznatky nebo “moudrosti” z dokumentů.
• create_mermaid_visualization: Vytváří diagramy ve formátu mermaid.js na základě strukturovaných dat.

Poznámka: Kompletní sada nástrojů odpovídá vzorům dostupným ve složce fabric/patterns.

Příklady použití tohoto MCP serveru

• Analýza tvrzení: Automaticky analyzujte a ověřujte tvrzení v dokumentech nebo datech, což urychlí výzkum a kontrolu.
• Služby sumarizace: Generujte stručná shrnutí dlouhých článků či zpráv a zlepšete tak porozumění informacím pro vývojáře i koncové uživatele.
• Extrakce poznatků: Získejte praktické poznatky či destilovanou “moudrost” z velkého množství dat a podpořte správu znalostí.
• Generování vizualizací: Vytvářejte mermaid diagramy nebo jiné vizualizace přímo ze strukturovaných dat a usnadněte dokumentaci či návrh systémů.
• Automatizace úloh na základě vzorů: Využijte celou škálu Fabric vzorů pro automatizaci opakujících se či složitých úloh ve vývojových workflow.

Jak jej nastavit

Windsurf

V repozitáři nejsou poskytnuty žádné instrukce k nastavení pro Windsurf.

Claude

V repozitáři nejsou poskytnuty žádné instrukce k nastavení pro Claude.

Cursor

V repozitáři nejsou poskytnuty žádné instrukce k nastavení pro Cursor.

Cline

1. Naklonujte repozitář:
   Naklonujte repozitář fabric-mcp-server do svého počítače.
2. Nainstalujte závislosti:
   Přejděte do složky fabric-mcp-server a spusťte npm install.
3. Zkompilujte projekt:
   Spusťte npm run build pro zkompilování TypeScript kódu.
4. Upravte soubor nastavení Cline:
   Přidejte konfiguraci MCP serveru do souboru nastavení Cline.
   • 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. Vložte vzorovou konfiguraci:

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

Nahraďte <path-to-fabric-mcp-server> skutečnou cestou.

Zabezpečení API klíčů

API klíče můžete bezpečně spravovat pomocí proměnných prostředí v konfiguraci následovně:

"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
}

Jak použít tento MCP ve flow

Použití MCP ve FlowHunt

Pro integraci MCP serverů do workflow ve FlowHunt začněte přidáním MCP komponenty do svého flow a propojte ji se svým AI agentem:

Klikněte na MCP komponentu a otevřete konfigurační panel. Do sekce systémové konfigurace MCP vložte údaje o vašem MCP serveru v tomto JSON formátu:

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

Po nastavení může AI agent používat tento MCP jako nástroj se všemi jeho funkcemi a možnostmi. Nezapomeňte změnit “fabric-mcp-server” na své zvolené jméno a URL upravit dle skutečnosti.

Přehled

Na základě dostupné dokumentace fabric-mcp-server poskytuje jasný přehled, instrukce k nastavení a seznam zpřístupněných nástrojů, ale postrádá detailní dokumentaci promptů, zdrojů a funkcí jako sampling či roots. Funguje pro integraci s Cline, ale pro širší podporu platforem a bohatší dokumentaci by byl prostor ke zlepšení.

Náš názor

Pokud hledáte způsob, jak zpřístupnit Fabric vzory jako nástroje pro AI workflow, zejména v rámci Cline, je tento MCP server solidním základem. Nicméně z hlediska dokumentace a funkcí je omezenější než vyspělejší MCP servery. Základní požadavky na licenci i zpřístupnění nástrojů splňuje, ale absence vzorů promptů/zdrojů a podpory sampling/roots jej limituje v hodnocení.

MCP skóre