Model Context Protocol (MCP) Server
Der Model Context Protocol (MCP) Server verbindet KI-Assistenten mit externen Datenquellen, APIs und Diensten und ermöglicht so eine optimierte Integration komp...
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MCP (Model Context Protocol) ist ein offener Standard, der KI-Agenten eine gemeinsame Sprache gibt, um mit externen Tools, Datenbanken und Diensten zu kommunizieren. Anstatt für jedes Tool einen benutzerdefinierten Connector zu erstellen, kann jeder Dienst, der einen MCP-Server bereitstellt, direkt in einen KI-Agenten eingebunden werden, und der Agent erkennt automatisch, was er tun kann.
FlowHunt bietet Ihnen mehrere Möglichkeiten, mit MCP zu arbeiten:
- FlowHunt-gehostete MCP-Server — Sofort einsatzbereite MCP-Server, die direkt im Bereich MCP-Server Ihres Dashboards verfügbar sind. Diese funktionieren sofort mit Claude und anderen MCP-kompatiblen Clients.
- Benutzerdefinierte MCP-Entwicklung — Benötigen Sie etwas, das speziell für Ihren Stack entwickelt wurde? Das FlowHunt-Team kann einen benutzerdefinierten MCP-Server entwickeln .
- Eigenen MCP-Server mitbringen — Haben Sie bereits einen MCP-Server laufen? Sie können ihn direkt mit FlowHunt verbinden. Das ist es, was dieser Leitfaden abdeckt.
So verbinden Sie Ihren MCP-Server mit FlowHunt
Schritt 1: MCP-Client als Agenten-Tool hinzufügen
Klicken Sie im Flow-Editor auf die Komponente KI-Agent (oder Deep Agent), der Zugriff auf Ihren MCP-Server erhalten soll. Dadurch öffnet sich das Einstellungspanel der Komponente.
Suchen Sie in den Agenteneinstellungen den Bereich Tools und klicken Sie auf + Tool hinzufügen. Ein Suchfeld erscheint — geben Sie MCP-Client ein und wählen Sie ihn aus den Ergebnissen aus.
Schritt 2: Ihren MCP-Server konfigurieren
Ein Tool-Konfigurationspopup erscheint. Klicken Sie auf Server bearbeiten, um das Server-Konfigurationspanel zu öffnen.
Geben Sie Folgendes an:
- MCP-Server-URL — der Endpunkt, an dem Ihr MCP-Server läuft
- Transportmethode — wählen Sie den geeigneten Transport für Ihren Server (z. B. SSE oder stdio)
Schritt 3: Erweiterte Konfiguration (Optional)
Wenn Ihr Server eine zusätzliche Konfiguration benötigt, wie benutzerdefinierte Anfrage-Header, Authentifizierungstoken oder OAuth-Anmeldedaten, wechseln Sie den Modus von Einfach zu Erweitert. Dadurch wird ein JSON-Editor geöffnet, in dem Sie alle zusätzlichen Felder angeben können, die Ihr Server benötigt.
Wenn Sie fertig sind, klicken Sie auf Speichern.
Schritt 4: Tool-Name und -Beschreibung festlegen (Optional)
Zurück im Tool-Konfigurationspopup, erweitern Sie Erweiterte Einstellungen. Hier können Sie dem Tool optional einen benutzerdefinierten Namen und eine Beschreibung geben. Dies hilft dem Agenten zu verstehen, was das Tool tut und wann es verwendet werden soll — was die Zuverlässigkeit verbessern kann, mit der der Agent es während eines Workflows aufruft.
Schritt 5: Tool zum Agenten hinzufügen
Klicken Sie auf Mit Konfiguration hinzufügen, um die Einrichtung abzuschließen. Der MCP-Client ist jetzt als Tool an Ihren KI-Agenten angehängt.
Das war’s. Ihr KI-Agent kann jetzt die von Ihrem MCP-Server bereitgestellten Tools als Teil eines beliebigen Workflows entdecken und aufrufen. Wenn der Agent feststellt, dass eine Aufgabe eines dieser Tools erfordert, ruft er den Server automatisch auf — keine zusätzliche Konfiguration erforderlich.
