fabric-mcp-server MCP-Server

Was macht der “fabric-mcp-server” MCP-Server?

Der fabric-mcp-server ist ein Model Context Protocol (MCP) Server, der entwickelt wurde, um Fabric-Patterns mit Cline zu integrieren und sie als Tools für KI-gesteuerte Aufgaben zur Verfügung zu stellen. Als Brücke ermöglicht er KI-Assistenten, strukturierte Fabric-Patterns als aufrufbare Tools zu nutzen und so Entwicklungs-Workflows zu optimieren. Diese Integration ermöglicht Aufgaben wie Anspruchsanalyse, Zusammenfassung und Wissensextraktion direkt in unterstützten Plattformen wie Cline. Der Server nutzt die standardisierte MCP-Schnittstelle, um diese Fähigkeiten leicht zugänglich zu machen – und erweitert somit die Möglichkeiten der KI, komplexe Informationen durch wiederverwendbare, patternbasierte Workflows zu verarbeiten und zu manipulieren.

Liste der Prompts

Im Repository oder in der Dokumentation werden keine expliziten Prompt-Vorlagen erwähnt.

Liste der Ressourcen

Es sind keine spezifischen MCP-Ressourcen dokumentiert oder werden vom fabric-mcp-server bereitgestellt.

Liste der Tools

Der fabric-mcp-server stellt Fabric-Patterns als Tools zur Verfügung. Beispiele sind:

• analyze_claims: Analysiert Ansprüche im bereitgestellten Inhalt.
• summarize: Erstellt Zusammenfassungen aus Eingabedaten oder Texten.
• extract_wisdom: Extrahiert wichtige Erkenntnisse oder „Weisheiten“ aus Dokumenten.
• create_mermaid_visualization: Erstellt mermaid.js-Diagramme basierend auf strukturierten Daten.

Hinweis: Der vollständige Satz an Tools entspricht den Patterns im Verzeichnis fabric/patterns.

Anwendungsfälle dieses MCP-Servers

• Anspruchsanalyse: Automatisches Analysieren und Validieren von Ansprüchen in Dokumenten oder Datensätzen zur Beschleunigung von Recherche und Due Diligence.
• Zusammenfassungsdienste: Erzeugen prägnanter Zusammenfassungen langer Artikel oder Berichte zur besseren Informationsaufnahme für Entwickler und Endnutzer.
• Erkenntnis-Extraktion: Extrahieren verwertbarer Erkenntnisse oder destillierter „Weisheiten“ aus großen Datenmengen, zur Unterstützung des Wissensmanagements.
• Visualisierungsgenerierung: Erstellen von Mermaid-Diagrammen oder anderen Visualisierungen direkt aus strukturierten Daten, zur Unterstützung von Dokumentation und Systemdesign.
• Pattern-basierte Taskautomatisierung: Nutzung des vollen Spektrums der Fabric-Patterns zur Automatisierung wiederkehrender oder komplexer Aufgaben in Entwicklungs-Workflows.

So richten Sie es ein

Windsurf

Im Repository sind keine Einrichtungshinweise für Windsurf enthalten.

Claude

Im Repository sind keine Einrichtungshinweise für Claude enthalten.

Cursor

Im Repository sind keine Einrichtungshinweise für Cursor enthalten.

Cline

1. Repository klonen:
   Klonen Sie das Repository fabric-mcp-server auf Ihr lokales System.
2. Abhängigkeiten installieren:
   Navigieren Sie in das Verzeichnis fabric-mcp-server und führen Sie npm install aus.
3. Projekt bauen:
   Führen Sie npm run build aus, um den TypeScript-Code zu kompilieren.
4. Cline-Konfigurationsdatei bearbeiten:
   Fügen Sie die MCP-Server-Konfiguration zu Ihrer Cline-Konfigurationsdatei hinzu.
   • Windows: C:\Users\<username>\AppData\Roaming\Code\User\globalStorage\saoudrizwan.claude-dev\settings\cline_mcp_settings.json
   • macOS: ~/Library/Application Support/Code/User/globalStorage/saoudrizwan.claude-dev/settings/cline_mcp_settings.json
   • Linux: ~/.config/Code/User/globalStorage/saoudrizwan.claude-dev/settings/cline_mcp_settings.json
5. Konfigurationsbeispiel einfügen:

"fabric-mcp-server": {
  "command": "node",
  "args": [
    "<path-to-fabric-mcp-server>/build/index.js"
  ],
  "env": {},
  "disabled": false,
  "autoApprove": [],
  "transportType": "stdio",
  "timeout": 60
}

Ersetzen Sie <path-to-fabric-mcp-server> durch Ihren tatsächlichen Pfad.

API-Keys absichern

Sie können API-Keys mit Umgebungsvariablen in der Konfiguration wie folgt absichern:

"fabric-mcp-server": {
  "command": "node",
  "args": [
    "<path-to-fabric-mcp-server>/build/index.js"
  ],
  "env": {
    "API_KEY": "${env:MY_API_KEY}"
  },
  "inputs": {
    "api_key": "${env:MY_API_KEY}"
  },
  "disabled": false,
  "autoApprove": [],
  "transportType": "stdio",
  "timeout": 60
}

So nutzen Sie dieses MCP in Flows

MCP in FlowHunt nutzen

Um MCP-Server in Ihren FlowHunt-Workflow zu integrieren, fügen Sie zunächst die MCP-Komponente zu Ihrem Flow hinzu und verbinden Sie sie mit Ihrem KI-Agenten:

Klicken Sie auf die MCP-Komponente, um das Konfigurationspanel zu öffnen. Im System-MCP-Konfigurationsbereich geben Sie Ihre MCP-Server-Details in folgendem JSON-Format ein:

{
  "fabric-mcp-server": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Nach der Konfiguration kann der KI-Agent dieses MCP als Tool mit Zugriff auf alle Funktionen und Möglichkeiten nutzen. Denken Sie daran, “fabric-mcp-server” auf einen gewünschten Namen zu ändern und die URL entsprechend anzupassen.

Übersicht

Laut vorliegender Dokumentation bietet fabric-mcp-server eine klare Übersicht, Einrichtungshinweise und eine Liste verfügbarer Tools, aber es fehlen detaillierte Dokumentationen zu Prompts, Ressourcen und Features wie Sampling oder Roots. Für die Integration mit Cline ist er funktional, aber eine umfassendere Plattformunterstützung und reichhaltigere Dokumentation wären wünschenswert.

Unsere Meinung

Wer Fabric-Patterns als Tools für KI-gesteuerte Workflows – insbesondere in Cline – bereitstellen möchte, findet mit diesem MCP-Server eine solide Grundlage. Die Dokumentation und der Funktionsumfang sind jedoch im Vergleich zu ausgereiften MCP-Servern noch begrenzt. Die grundlegenden Anforderungen hinsichtlich Lizenzierung und Tool-Bereitstellung werden erfüllt, aber das Fehlen von Prompt-/Resource-Beispielen sowie Sampling-/Roots-Unterstützung verhindert eine höhere Bewertung.

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