Integrace Kibela MCP Serveru

K čemu slouží “Kibela” MCP Server?

Kibela MCP Server je implementací Model Context Protocolu (MCP) navrženou k integraci s Kibela API. Funguje jako most mezi AI asistenty a Kibelou, čímž umožňuje bezproblémový přístup k externím datům, obsahu a službám uloženým v pracovních prostorech Kibela. Tato integrace umožňuje AI agentům dotazovat se, získávat a interagovat s dokumenty a znalostními bázemi uloženými v Kibele a zlepšovat tak vývojové workflow automatizací úkolů, jako je vyhledávání dokumentů, extrakce informací a spolupráce. Kibela MCP Server dává vývojářům a týmům možnost využívat velké jazykové modely (LLM) s aktuálními firemními znalostmi, což umožňuje efektivní průzkum kódu, správu znalostí a automatizaci workflow pomocí standardizovaných MCP nástrojů a zdrojů.

Seznam promptů

V dostupné dokumentaci ani souborech repozitáře nejsou zmíněny nebo definovány žádné šablony promptů.

Seznam zdrojů

V dostupné dokumentaci ani souborech repozitáře nejsou uvedeny žádné explicitní zdroje.

Seznam nástrojů

V dostupné dokumentaci ani souborech repozitáře (například server.py, repozitář je implementován v TypeScript/Node.js, takže zde není přímá obdoba souboru server.py) nejsou uvedeny žádné explicitní nástroje.

Příklady využití tohoto MCP serveru

• Automatizace správy znalostí: Propojte znalostní bázi Kibely s LLM pro automatické vyhledávání a sumarizaci firemní dokumentace.
• Vyhledávání a dotazování v dokumentech: Umožněte AI asistentům najít, extrahovat a prezentovat relevantní informace z Kibely uživatelům, čímž zlepšíte výzkumné a onboardingové workflow.
• Automatizace workflow: Automatizujte opakující se úkoly související s dokumentací, jako je aktualizace záznamů nebo generování reportů z obsahu Kibely.
• Zlepšení spolupráce: Podpořte AI-poháněnou spolupráci tím, že agenti mohou navrhovat obsah, tagovat dokumenty nebo informovat členy týmu na základě aktivity v Kibele.

Jak nastavit

Windsurf

1. Ujistěte se, že máte na svém systému nainstalovaný Node.js.

2. Najděte konfigurační soubor Windsurf (obvykle windsurf.config.json).

3. Přidejte balíček Kibela MCP Serveru:
   @kiwamizamurai/mcp-kibela-server@latest

4. Vložte konfiguraci MCP serveru pod objekt mcpServers:

   {
     "mcpServers": {
       "kibela": {
         "command": "npx",
         "args": ["@kiwamizamurai/mcp-kibela-server@latest"]
       }
     }
   }
   

5. Uložte a restartujte Windsurf.

6. Ověřte, že se server objevil v seznamu MCP serverů.

Claude

1. Pokud ještě nemáte, nainstalujte Node.js.

2. Najděte a otevřete konfigurační soubor Cloudu.

3. Přidejte Kibela MCP Server následovně:

   {
     "mcpServers": {
       "kibela": {
         "command": "npx",
         "args": ["@kiwamizamurai/mcp-kibela-server@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Restartujte Claude.

5. Ověřte integraci kontrolou dostupných MCP endpointů.

Cursor

1. Nainstalujte Node.js.

2. Upravte cursor.config.json nebo relevantní MCP konfigurační soubor.

3. Přidejte následující snippet:

   {
     "mcpServers": {
       "kibela": {
         "command": "npx",
         "args": ["@kiwamizamurai/mcp-kibela-server@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Uložte a restartujte Cursor.

5. Otestujte spuštěním Kibela-dotazu.

Cline

1. Ujistěte se, že je nainstalován Node.js.

2. Otevřete konfigurační soubor MCP v Cline.

3. Přidejte položku pro Kibela server:

   {
     "mcpServers": {
       "kibela": {
         "command": "npx",
         "args": ["@kiwamizamurai/mcp-kibela-server@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Uložte změny a restartujte Cline.

5. Zkontrolujte, že Kibela MCP Server běží.

Zabezpečení API klíčů

Pro zabezpečení Kibela API klíčů použijte proměnné prostředí. Zde je příklad konfigurace:

{
  "mcpServers": {
    "kibela": {
      "command": "npx",
      "args": ["@kiwamizamurai/mcp-kibela-server@latest"],
      "env": {
        "KIBELA_API_KEY": "${KIBELA_API_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "workspace": "your_workspace_name"
      }
    }
  }
}

Jak používat tento MCP ve flow

Použití MCP ve FlowHunt

Pro integraci MCP serverů do vašeho workflow ve FlowHunt přidejte komponentu MCP do svého flow a propojte ji s AI agentem:

Klikněte na komponentu MCP pro otevření konfiguračního panelu. V sekci konfigurace systémového MCP vložte údaje o vašem MCP serveru v tomto JSON formátu:

{
  "kibela": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Po konfiguraci bude AI agent schopný používat tento MCP jako nástroj a využívat všechny jeho funkce a možnosti. Nezapomeňte změnit “kibela” na skutečný název vašeho MCP serveru a nahradit URL adresou vašeho MCP serveru.

Přehled

Mezi těmito tabulkami:
Kibela MCP Server nabízí základní dokumentaci, jasnou licenci a návody na nastavení pro hlavní platformy. Chybí mu však explicitní seznamy nástrojů, zdrojů a šablon promptů ve veřejné dokumentaci, což omezuje jeho agentické využití přímo po instalaci. Pokud by byly přidány, jeho hodnota by vzrostla. V současnosti je vhodný pro základní integraci s Kibelou, ale ne pro pokročilé nebo vysoce konfigurovatelné MCP workflow.

MCP Skóre