Fastn MCP Server-Integration

Was macht der “Fastn” MCP Server?

Der Fastn MCP Server ist eine skalierbare Plattform, die KI-Assistenten mit einer Vielzahl externer Datenquellen, APIs und Drittanbieterdienste verbindet. Als einheitlicher Server ermöglicht Fastn KI-gesteuerten Workflows die nahtlose Anbindung an Plattformen wie Slack, Notion, HubSpot und viele mehr und unterstützt Aufgaben wie Echtzeit-API-Ausführung, dynamische Tool-Registrierung und robuste Fehlerbehandlung. Die Architektur ist auf hohe Leistung und Flexibilität ausgelegt und macht ihn zu einem wertvollen Werkzeug für Entwickler, die die Fähigkeiten von KI-Assistenten in Umgebungen wie Claude, Cursor und anderen erweitern möchten. Fastn versetzt Nutzer in die Lage, Datenbankabfragen zu automatisieren, Dateien zu verwalten und komplexe, API-gesteuerte Operationen zu orchestrieren – und so Produktivität zu steigern und intelligentere, kontextbewusste Anwendungen zu ermöglichen.

Liste der Prompts

Im Repository sind keine Informationen zu Prompt-Vorlagen hinterlegt.

Liste der Ressourcen

Im Repository sind keine Informationen zu MCP-Ressourcen hinterlegt.

Liste der Tools

Im Repository oder in fastn-server.py sind keine expliziten Tool-Listen oder Tool-Definitionen vorhanden. Der Server bietet API-gesteuerte Funktionalitäten, aber spezifische Tool-Namen und Beschreibungen werden nicht aufgeführt.

Anwendungsfälle dieses MCP Servers

• API-Integration
  Verbindet KI-Assistenten mit Diensten wie Slack, Notion und HubSpot und ermöglicht so optimierte Kommunikation, Aufgabenautomatisierung und Workflow-Orchestrierung.
• Echtzeit-Operationen
  Führt API-gesteuerte Aufgaben ad hoc aus und unterstützt dynamische Interaktion zwischen KI-Agenten und externen Plattformen.
• Automatisiertes Workspace-Management
  Erleichtert die Einrichtung und Verwaltung von Workspaces via API und vereinfacht so Onboarding- und Administrationsprozesse.
• Erweitertes Logging und Fehlerbehandlung
  Bietet robustes Logging und Fehlermanagement, wodurch Entwickler KI-gesteuerte Workflows leichter überwachen, debuggen und warten können.

Wie wird er eingerichtet

Windsurf

1. Stellen Sie sicher, dass Python 3.10+ installiert ist.
2. Installieren Sie den Fastn MCP Server:
   pip install fastn-mcp-server
3. Holen Sie sich Ihren API-Schlüssel und Ihre Workspace-ID aus Ihrem Fastn-Konto.
4. Konfigurieren Sie den MCP Server in der Windsurf-Konfigurationsdatei:

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

5. Änderungen speichern und Windsurf neu starten. Überprüfen Sie, ob der MCP Server läuft.

Claude

1. Suchen Sie den Pfad zur installierten fastn-server (macOS/Linux: which fastn-server).
2. Öffnen Sie die Claude-Konfigurationsdatei:
   ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
3. Fügen Sie die MCP-Server-Konfiguration hinzu:

   {
       "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. Speichern und Claude neu starten. Prüfen Sie, ob der MCP Server verfügbar ist.

Cursor

1. Cursor-Einstellungen öffnen.
2. Navigieren Sie zum Bereich “MCP” und klicken Sie auf “Add New”.
3. Benennen Sie Ihren Server (z. B. “fastn”) und wählen Sie als Typ “Command”.
4. Geben Sie folgende Konfiguration ein:

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

5. Speichern und Cursor neu starten.

Cline

Keine spezifischen Setup-Anweisungen für Cline.

API-Schlüssel absichern

Verwenden Sie Umgebungsvariablen für sensible Daten.
Beispiel:

{
    "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}"
            }
        }
    }
}

Wie wird dieser MCP in Flows genutzt

MCP in FlowHunt nutzen

Um MCP-Server in Ihren FlowHunt-Workflow einzubinden, fügen Sie 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 Bereich System-MCP-Konfiguration fügen Sie Ihre MCP-Serverdaten in folgendem JSON-Format ein:

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

Nach der Konfiguration kann der KI-Agent diesen MCP als Tool mit Zugriff auf alle Funktionen und Möglichkeiten nutzen. Denken Sie daran, “fastn” durch den tatsächlichen Namen Ihres MCP-Servers zu ersetzen und die URL durch Ihre eigene MCP-Server-URL auszutauschen.

Übersicht

Bewertungsabsatz:
Der Fastn MCP Server bietet solide Dokumentation für Setup und allgemeine API-Integration, es fehlen jedoch detaillierte Informationen zu verfügbaren Prompts, Ressourcen und Tools, was eine schnelle Einarbeitung für manche Nutzer erschweren könnte. Die Unterstützung wichtiger Plattformen und das sichere Berechtigungsmanagement sind Pluspunkte, aber das Fehlen von Sampling und Root-Support (laut Dokumentation) begrenzt die Gesamtkomponierbarkeit.

MCP Score