Fastn MCP Server Integration

Hvad gør “Fastn” MCP Server?

Fastn MCP Server er en skalerbar platform designet til at forbinde AI-assistenter med en bred vifte af eksterne datakilder, API’er og tredjepartstjenester. Ved at fungere som en samlet server muliggør Fastn AI-drevne workflows, der nemt kan kobles til platforme som Slack, Notion, HubSpot og flere, og faciliterer opgaver som realtids-API-eksekvering, dynamisk værktøjsregistrering og robust fejlhåndtering. Arkitekturen er tilpasset høj ydeevne og fleksibilitet, hvilket gør den til et værdifuldt værktøj for udviklere, der ønsker at udvide kapabiliteterne for AI-assistenter i miljøer som Claude, Cursor m.fl. Fastn gør det muligt for brugere at automatisere databaseforespørgsler, filhåndtering og orkestrere komplekse API-drevne operationer, hvilket strømliner produktiviteten og muliggør mere intelligente, kontekstbevidste applikationer.

Liste over Prompts

Ingen information om prompt-skabeloner i repository.

Liste over Ressourcer

Ingen information om MCP-ressourcer i repository.

Liste over Værktøjer

Ingen eksplicit værktøjsliste eller værktøjsdefinitioner findes i repository eller i fastn-server.py. Serveren udstiller tilsyneladende API-drevet funktionalitet, men specifikke værktøjsnavne og beskrivelser er ikke angivet.

Anvendelsestilfælde for denne MCP Server

• API-integration
  Forbinder AI-assistenter med tjenester som Slack, Notion og HubSpot, hvilket muliggør strømlinet kommunikation, automatisering af opgaver og workflow-orkestrering.
• Realtidsoperationer
  Udfører API-drevne opgaver on-the-fly og understøtter dynamisk interaktion mellem AI-agenter og eksterne platforme.
• Automatiseret workspace management
  Gør opsætning og administration af workspaces enkel via API, hvilket forenkler onboarding og administration.
• Udvidet logning og fejlhåndtering
  Tilbyder robust logning og fejlhåndtering, hvilket gør det lettere for udviklere at overvåge, fejlfinde og vedligeholde AI-drevne workflows.

Sådan sætter du det op

Windsurf

1. Sørg for, at Python 3.10+ er installeret.
2. Installer Fastn MCP Server:
   pip install fastn-mcp-server
3. Hent din API-nøgle og Workspace ID fra din Fastn-konto.
4. Konfigurer MCP Server i Windsurf-konfigurationsfilen:

   {
       "mcpServers": {
           "fastn": {
               "command": "/path/to/fastn-mcp-server",
               "args": [
                   "--api_key",
                   "YOUR_API_KEY",
                   "--space_id",
                   "YOUR_WORKSPACE_ID"
               ]
           }
       }
   }
   

5. Gem ændringer og genstart Windsurf. Kontroller, at MCP-serveren kører.

Claude

1. Find stien til den installerede fastn-server (macOS/Linux: which fastn-server).
2. Åbn Claude-konfigurationsfilen:
   ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
3. Tilføj MCP server-konfigurationen:

   {
       "mcpServers": {
           "fastn": {
               "command": "/path/to/your/uv",
               "args": [
                   "--directory",
                   "/path/to/your/fastn-server",
                   "run",
                   "fastn-server.py",
                   "--api_key",
                   "YOUR_API_KEY",
                   "--space_id",
                   "YOUR_WORKSPACE_ID"
               ]
           }
       }
   }
   

4. Gem og genstart Claude. Bekræft, at MCP-serveren er tilgængelig.

Cursor

1. Åbn Cursor-indstillinger.
2. Gå til “MCP”-sektionen og klik på “Tilføj ny”.
3. Navngiv din server (fx “fastn”) og vælg “Kommando” som type.
4. Indtast følgende konfiguration:

   {
       "mcpServers": {
           "fastn": {
               "command": "/path/to/fastn-mcp-server",
               "args": [
                   "--api_key",
                   "YOUR_API_KEY",
                   "--space_id",
                   "YOUR_WORKSPACE_ID"
               ]
           }
       }
   }
   

5. Gem og genstart Cursor.

Cline

Ingen specifikke installationsinstruktioner angivet for Cline.

Sikring af API-nøgler

Brug miljøvariabler til følsomme oplysninger.
Eksempel:

{
    "mcpServers": {
        "fastn": {
            "env": {
                "FASTN_API_KEY": "your_api_key",
                "FASTN_SPACE_ID": "your_space_id"
            },
            "inputs": {
                "api_key": "${FASTN_API_KEY}",
                "space_id": "${FASTN_SPACE_ID}"
            }
        }
    }
}

Sådan bruger du 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:

Klik på MCP-komponenten for at åbne konfigurationspanelet. I systemets MCP-konfigurationssektion indsætter du dine MCP-serveroplysninger med dette JSON-format:

{
  "fastn": {
    "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 muligheder. Husk at ændre “fastn” til det faktiske navn på din MCP-server og erstatte URL’en med din egen MCP-server URL.

Oversigt

Rating-afsnit:
Fastn MCP Server tilbyder solid dokumentation til opsætning og generel API-integration, men mangler detaljeret information om tilgængelige prompts, ressourcer og værktøjer, hvilket kan hæmme hurtig adoption for nogle brugere. Dens understøttelse af nøgleplatforme og sikre credential management er et plus, men fraværet af sampling- og roots-support (baseret på tilgængelig dokumentation) begrænser dens samlede composability.

MCP Score