DevHub CMS MCP Server Integration

DevHub CMS MCP Server Integration

Forbind dine AI-agenter og LLM’er direkte til DevHub CMS. Automatisér hentning af virksomhedsoplysninger, strømlin indholdsstyring, og forenkle platformintegration med robust, sikker MCP-server support.

Hvad gør “DevHub CMS” MCP Serveren?

DevHub CMS MCP (Model Context Protocol) Serveren fungerer som et integrationslag, der forbinder AI-assistenter og store sprogmodeller (LLM’er) til DevHub CMS-systemet. Ved at udnytte Model Context Protocol muliggør denne server, at AI-klienter kan administrere og interagere med DevHub CMS-indhold, såsom at forespørge virksomheder og håndtere indholdsstyrings-workflows. Denne integration gør det muligt for udviklere at anvende AI-agenter til opgaver som at hente virksomhedsoplysninger, administrere lokationer og udføre indholdsoperationer via standardiserede API’er. Resultatet er strømlinede indholds-workflows, øget automatisering og et samlet interface til AI-drevet udvikling og CMS-administration.

Liste over Prompts

Ingen prompt-skabeloner nævnt i repositoryet.

Liste over Ressourcer

Ingen specifikke ressourcer dokumenteret i repositoryet.

Liste over Værktøjer

  • get_businesses(): Henter alle virksomheder i DevHub-kontoen og returnerer en liste over virksomheder med tilhørende ID’er og navne.

Anvendelsestilfælde for denne MCP Server

  • Virksomhedsregister-administration: Hent og list nemt alle virksomheder, der administreres i en DevHub CMS-konto, så LLM’er eller assistenter kan fremvise opdaterede virksomhedsoplysninger.
  • AI-drevet Indholdsstyring: Integrér AI-workflows med CMS-operationer, hvilket muliggør automatiserede forespørgsler og strømlinet indholdsstyring af virksomhedsdata.
  • Automatisering af Lokationsstyring: (Underforstået af afsnitstitlen) Mulighed for at administrere og interagere med virksomhedslokationer via AI og reducere manuelle database-forespørgsler.
  • Multi-platform Integration: Implementér DevHub CMS MCP på forskellige platforme (Claude, Cursor, Smithery), hvilket gør den tilpasselig for forskellige AI-drevne workflows.
  • Sikker API-adgang: Udnyt miljøbaseret håndtering af API-nøgler for at opnå sikker programmatisk adgang til DevHub CMS via LLM’er.

Sådan opsættes det

Windsurf

Ingen Windsurf-specifikke instruktioner fundet.

Claude

  1. Sørg for, at du har uv pakkehåndtering installeret.
  2. Find din claude_desktop_config.json fil.
  3. Tilføj følgende konfiguration under objektet mcpServers:
    {
        "mcpServers": {
            "devhub_cms_mcp": {
                "command": "uvx",
                "args": [
                    "devhub-cms-mcp"
                ],
                "env": {
                    "DEVHUB_API_KEY": "YOUR_KEY_HERE",
                    "DEVHUB_API_SECRET": "YOUR_SECRET_HERE",
                    "DEVHUB_BASE_URL": "https://yourbrand.cloudfrontend.net"
                }
            }
        }
    }
    
  4. Gem filen og genstart Claude Desktop.
  5. Bekræft, at serveren er tilgængelig i Claude Desktop-grænsefladen.

Sikring af API-nøgler:
Miljøvariabler sættes i feltet env som vist ovenfor.

Cursor

  1. Åbn Cursor global konfiguration eller de relevante projektindstillinger.
  2. Tilføj følgende konfiguration til din MCP servers-sektion:
    {
        "mcpServers": {
            "devhub_cms_mcp": {
                "command": "uvx",
                "args": [
                    "devhub-cms-mcp"
                ],
                "env": {
                    "DEVHUB_API_KEY": "YOUR_KEY_HERE",
                    "DEVHUB_API_SECRET": "YOUR_SECRET_HERE",
                    "DEVHUB_BASE_URL": "https://yourbrand.cloudfrontend.net"
                }
            }
        }
    }
    
  3. Gem og genstart Cursor om nødvendigt.
  4. Bekræft adgang til DevHub CMS MCP-værktøjer i Cursor.

Sikring af API-nøgler:
Miljøvariabler sættes i feltet env som vist ovenfor.

Cline

Ingen Cline-specifikke instruktioner fundet.

Smithery

  1. Åbn din terminal.
  2. Kør installationskommandoen:
    npx -y @smithery/cli install @devhub/devhub-cms-mcp --client claude
    
  3. Følg vejledningen for at fuldføre installationen.
  4. Bekræft, at MCP-serveren vises i din Claude Desktop eller Smithery-grænseflade.

Sikring af API-nøgler:
Håndteres via miljøvariabler ved opstart af tjenesten.

Claude Code

  1. Brug Claude Code CLI til at tilføje MCP-serveren:
    claude mcp add devhub-cms-mcp \
        -e DEVHUB_API_KEY=YOUR_KEY_HERE \
        -e DEVHUB_API_SECRET=YOUR_SECRET_HERE \
        -e DEVHUB_BASE_URL=https://yourbrand.cloudfrontend.net \
        -- uvx devhub-cms-mcp
    
  2. Miljøvariablerne sendes sikkert til MCP-serveren.

Eksempel på JSON-konfiguration med miljøvariabler

{
    "mcpServers": {
        "devhub_cms_mcp": {
            "command": "uvx",
            "args": [
                "devhub-cms-mcp"
            ],
            "env": {
                "DEVHUB_API_KEY": "YOUR_KEY_HERE",
                "DEVHUB_API_SECRET": "YOUR_SECRET_HERE",
                "DEVHUB_BASE_URL": "https://yourbrand.cloudfrontend.net"
            }
        }
    }
}

Sådan bruges denne MCP i flows

Brug af MCP i FlowHunt

For at integrere MCP-servere i dit FlowHunt workflow, skal du starte med at tilføje MCP-komponenten til dit flow og forbinde den til din AI-agent:

FlowHunt MCP flow

Klik på MCP-komponenten for at åbne konfigurationspanelet. I systemets MCP-konfigurationssektion indsættes dine MCP-serverdetaljer med dette JSON-format:

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

Når det er konfigureret, kan AI-agenten nu bruge denne MCP som et værktøj med adgang til alle dens funktioner og kapaciteter. Husk at ændre “devhub_cms_mcp” til det faktiske navn på din MCP-server og erstatte URL’en med din egen MCP-server-udrulning.


Oversigt

SektionTilgængelighedDetaljer/Noter
Oversigt
Liste over PromptsIkke til stede
Liste over RessourcerIkke til stede
Liste over VærktøjerKun get_businesses()
Sikring af API-nøglervia env i konfiguration
Sampling Support (mindre vigtigt)Ikke dokumenteret

Mellem disse tabeller:
Denne MCP-server tilbyder grundlæggende integration med klare installationsvejledninger og ét dokumenteret værktøj, men mangler prompt-skabeloner, eksplicitte ressourcer, root og sampling-support. Baseret på omfang og anvendelighed vurderes denne MCP-integration til 5/10.


MCP-score

Har en LICENSE-fil⛔ (Ingen LICENSE-fil fundet)
Har mindst ét værktøj
Antal Forks4
Antal Stjerner3

Ofte stillede spørgsmål

Hvad gør DevHub CMS MCP Serveren?

Den forbinder AI-assistenter eller LLM'er til DevHub CMS, så automatiseret hentning af virksomhedsoplysninger, indholds-workflows og integration via standardiserede API'er er mulig.

Hvilke platforme understøtter DevHub CMS MCP?

Du kan implementere den på Claude, Cursor, Smithery og flere. Hver platform har specifikke konfigurationsvejledninger.

Hvordan håndteres API-nøgle sikkerhed?

Alle følsomme legitimationsoplysninger gemmes som miljøvariabler i konfigurationsfilerne og er aldrig hardkodet.

Hvilke værktøjer tilbyder denne MCP?

Den tilbyder i øjeblikket værktøjet `get_businesses()` til at liste alle virksomheder i din DevHub-konto, med fremtidig understøttelse af flere indholdsoperationer.

Hvad er hovedanvendelsen for denne integration?

Automatisér administration af virksomhedsregister, indholdsopdateringer og informationshentning i DevHub CMS ved hjælp af AI-drevne workflows.

Giv dit CMS et løft med DevHub MCP Integration

Lås op for AI-drevet CMS-administration. Gør det muligt for FlowHunt og andre AI-platforme at automatisere virksomhedsdatas operationer sikkert ved hjælp af DevHub CMS MCP Serveren.

Lær mere

Azure DevOps MCP Server
Azure DevOps MCP Server

Azure DevOps MCP Server

Azure DevOps MCP Server fungerer som en bro mellem forespørgsler i naturligt sprog og Azure DevOps REST API, hvilket gør det muligt for AI-assistenter og værktø...

4 min læsning
DevOps Azure DevOps +6
DataHub MCP Server-integration
DataHub MCP Server-integration

DataHub MCP Server-integration

DataHub MCP Server forbinder FlowHunt AI-agenter med DataHub-metadataplatformen og muliggør avanceret dataopdagelse, lineage-analyse, automatiseret metadatahent...

4 min læsning
AI Metadata +6
ModelContextProtocol (MCP) Server Integration
ModelContextProtocol (MCP) Server Integration

ModelContextProtocol (MCP) Server Integration

ModelContextProtocol (MCP) Server fungerer som et bindeled mellem AI-agenter og eksterne datakilder, API’er og tjenester, så FlowHunt-brugere kan bygge kontekst...

3 min læsning
AI Integration +4