Paddle MCP Server-integration

Hvad gør “Paddle” MCP Server?

Paddle MCP (Model Context Protocol) Server er en bro mellem AI-assistenter og Paddle API’et, som muliggør strømlinet styring af produktkataloger, fakturering, abonnementer og finansielle rapporter. Ved at eksponere Paddles omfattende handels- og faktureringsfunktioner gennem MCP, kan AI-drevne værktøjer som Claude, Cursor eller Windsurf sikkert interagere med Paddles API’er. Denne integration gør det muligt intelligent at automatisere udviklerworkflows såsom forespørgsler på produkter, oprettelse af nye katalogelementer, håndtering af kunder eller generering af forretningsrapporter. Ved at overlade disse opgaver til Paddle MCP Server får udviklere og AI-agenter hurtigt adgang til opdaterede fakturerings- og produktdata, kan administrere priser og udføre komplekse operationer uden manuel indgriben, hvilket øger effektiviteten og nøjagtigheden i SaaS-produktudvikling og -drift.

Liste over prompts

Ingen prompt-skabeloner er eksplicit nævnt i repository eller dokumentation.

Liste over ressourcer

Ingen eksplicitte MCP-ressourcer er nævnt i repository eller dokumentation.

Liste over værktøjer

På baggrund af README og funktioner, antydes det, at følgende værktøjer tilbydes af Paddle MCP Server:

• List products: Henter listen over produkter i dit Paddle-katalog.
• Create product: Tilføjer et nyt produkt til dit Paddle-katalog.
• List prices: Henter prisoplysninger for produkter.
• Create price: Tilføjer en ny pris for et eksisterende produkt.
• List customers: Henter en liste over kunder.
• List transactions: Henter en liste over transaktioner.
• List subscriptions: Henter alle abonnementer, der administreres i Paddle.
• Create custom report: Genererer tilpassede finansielle analyserapporter.

Anvendelsestilfælde for denne MCP Server

• Produktkatalogstyring: Oplist, opret og opdater produkter i dit Paddle-katalog via AI-assistenter eller IDE-plugins, hvilket optimerer katalogarbejdet og reducerer manuelle fejl.
• Abonnements- & faktureringsopgaver: Få hurtig adgang til, opret, og håndter abonnementer og kunders faktureringsdetaljer, så det er lettere at håndtere SaaS-faktureringslogik i udviklingsmiljøer.
• Finansiel rapportering: Opret og hent finansielle og forretningsmæssige rapporter til analyser eller revision direkte via AI-værktøjer, hvilket automatiserer komplekse rapporteringsopgaver.
• Kundesupportautomatisering: Muliggør AI-drevne support-workflows til at hente kundedata, løse faktureringsforespørgsler eller opdatere kunderegistre, hvilket forbedrer supporteffektiviteten.
• API-drevne handelsintegrationer: Brug MCP-serveren som automationslag til at integrere Paddles fakturerings- og handelsfunktioner i egne apps, bots eller interne værktøjer.

Sådan sætter du det op

Windsurf

1. Forudsætninger: Sørg for, at Node.js er installeret.
2. Hent Paddle API-nøgle: Opret/håndter din API-nøgle i Paddles udviklerværktøjer.
3. Redigér konfiguration: Tilføj Paddle MCP server-opførsel til din Windsurf MCP-konfiguration.
4. Indsæt JSON-udsnit:

   {
     "mcpServers": {
       "paddle": {
         "command": "npx",
         "args": ["-y", "@paddle/paddle-mcp", "--api-key=PADDLE_API_KEY", "--environment=sandbox"]
       }
     }
   }
   

5. Gem & genstart: Gem konfigurationen og genstart Windsurf.
6. Verificér: Tjek at Paddle MCP-serveren er tilgængelig i Windsurf.

Sikring af API-nøgler

Eksempel ved brug af miljøvariabler:

{
  "mcpServers": {
    "paddle": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@paddle/paddle-mcp"],
      "env": {
        "PADDLE_API_KEY": "your_api_key",
        "PADDLE_ENVIRONMENT": "sandbox"
      }
    }
  }
}

Claude

1. Forudsætninger: Sørg for, at Node.js er installeret.
2. Hent API-nøgle: Hent den fra Paddles udviklerværktøjer.
3. Redigér MCP-konfiguration: Tilføj Paddle MCP JSON til din konfiguration.
4. Indsæt JSON-udsnit:

   {
     "mcpServers": {
       "paddle": {
         "command": "npx",
         "args": ["-y", "@paddle/paddle-mcp", "--api-key=PADDLE_API_KEY", "--environment=production"]
       }
     }
   }
   

5. Gem & genstart Claude.

Sikring af API-nøgler

Brug miljøvariabler som vist ovenfor.

Cursor

1. Forudsætninger: Node.js installeret.
2. Hent API-nøgle: Fra Paddles udviklerværktøjer.
3. Redigér konfiguration: Tilføj MCP-serveren til Cursors konfiguration.
4. Indsæt JSON-udsnit:

   {
     "mcpServers": {
       "paddle": {
         "command": "npx",
         "args": ["-y", "@paddle/paddle-mcp", "--api-key=PADDLE_API_KEY", "--environment=sandbox"]
       }
     }
   }
   

5. Genstart Cursor og verificér Paddle MCP-integrationen.

Sikring af API-nøgler

Brug miljøbaseret metode som ovenfor.

Cline

1. Forudsætninger: Sørg for, at Node.js er installeret.
2. API-nøgle: Hent fra Paddles udviklerværktøjer.
3. Konfigurationsfil: Tilføj Paddle MCP-posten til konfigurationen.
4. Eksempel på JSON:

   {
     "mcpServers": {
       "paddle": {
         "command": "npx",
         "args": ["-y", "@paddle/paddle-mcp", "--api-key=PADDLE_API_KEY", "--environment=sandbox"]
       }
     }
   }
   

5. Gem & genstart Cline.

Sikring af API-nøgler

Brug miljøvariabler som beskrevet ovenfor.

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-serverdetaljer med dette JSON-format:

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

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

Oversigt

På baggrund af tilgængelig information tilbyder Paddle MCP-serveren et solidt sæt værktøjer og opsætningsvejledninger, men mangler eksplicitte prompt-skabeloner og ressource-definitioner i dokumentationen. Dens sikkerhedsanbefalinger er tydelige, og funktionssættet matcher Paddles API godt. Fraværet af roots- og sampling-support-dokumentation er en mindre mangel.

MCP-score

Samlet set vil jeg vurdere denne MCP-server til 6/10. Den dækker det væsentlige for Paddle API-automatisering, tilbyder klar opsætnings- og sikkerhedsguide og eksponerer vigtige værktøjer, men mangler avancerede MCP-funktioner som ressourcer, prompt-skabeloner, rødder og sampling-support i dokumentationen.