Kibela MCP Server Integration

Was macht der “Kibela” MCP Server?

Der Kibela MCP Server ist eine Implementierung des Model Context Protocol (MCP), die für die Integration mit der Kibela API entwickelt wurde. Als Brücke zwischen KI-Assistenten und Kibela ermöglicht er nahtlosen Zugriff auf externe Daten, Inhalte und Dienste innerhalb von Kibela-Workspaces. Diese Integration erlaubt es KI-Agenten, Dokumente und Wissensdatenbanken in Kibela abzufragen, abzurufen und mit ihnen zu interagieren. So werden Entwicklungs-Workflows verbessert, indem Aufgaben wie Dokumentsuche, Informationsgewinnung und Zusammenarbeit automatisiert werden. Der Kibela MCP Server versetzt Entwickler:innen und Teams in die Lage, große Sprachmodelle (LLMs) mit aktuellem Organisationswissen zu nutzen und so effiziente Codebase-Erkundung, Wissensmanagement und Workflow-Automatisierung über standardisierte MCP-Tools und Ressourcen zu ermöglichen.

Liste der Prompts

In der verfügbaren Dokumentation oder in den Repository-Dateien werden keine Prompt-Vorlagen erwähnt oder definiert.

Liste der Ressourcen

In der verfügbaren Dokumentation oder in den Repository-Dateien sind keine expliziten Ressourcen aufgeführt.

Liste der Tools

In der verfügbaren Dokumentation oder in Repository-Dateien wie server.py (das Repository ist in TypeScript/Node.js implementiert und hat keine direkte Entsprechung zu einem server.py) sind keine expliziten Tools gelistet.

Anwendungsfälle dieses MCP Servers

• Automatisiertes Wissensmanagement: Integrieren Sie Kibelas Wissensdatenbank mit LLMs, um das Abrufen und Zusammenfassen von Organisationsdokumenten zu automatisieren.
• Dokumentsuche und -abfrage: Ermöglichen Sie KI-Assistenten, relevante Informationen aus Kibela für Benutzer:innen zu finden, zu extrahieren und bereitzustellen – für bessere Recherche und Onboarding-Prozesse.
• Workflow-Automatisierung: Automatisieren Sie wiederkehrende dokumentationsbezogene Aufgaben wie das Aktualisieren von Datensätzen oder das Generieren von Berichten aus Kibela-Inhalten.
• Zusammenarbeits-Optimierung: Unterstützen Sie KI-gestützte Zusammenarbeit, indem Agenten Inhalte vorschlagen, Dokumente taggen oder Teammitglieder basierend auf Kibela-Aktivitäten benachrichtigen.

Einrichtung

Windsurf

1. Stellen Sie sicher, dass Node.js auf Ihrem System installiert ist.

2. Suchen Sie die Windsurf-Konfigurationsdatei (in der Regel windsurf.config.json).

3. Fügen Sie das Paket Kibela MCP Server hinzu:
   @kiwamizamurai/mcp-kibela-server@latest

4. Fügen Sie die MCP-Server-Konfiguration im Objekt mcpServers ein:

   {
     "mcpServers": {
       "kibela": {
         "command": "npx",
         "args": ["@kiwamizamurai/mcp-kibela-server@latest"]
       }
     }
   }
   

5. Speichern Sie die Datei und starten Sie Windsurf neu.

6. Prüfen Sie, ob der Server in der MCP-Serverliste erscheint.

Claude

1. Installieren Sie Node.js, falls noch nicht geschehen.

2. Suchen und öffnen Sie die Konfigurationsdatei von Claude.

3. Fügen Sie den Kibela MCP Server wie folgt ein:

   {
     "mcpServers": {
       "kibela": {
         "command": "npx",
         "args": ["@kiwamizamurai/mcp-kibela-server@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Starten Sie Claude neu.

5. Bestätigen Sie die Integration, indem Sie die verfügbaren MCP-Endpunkte prüfen.

Cursor

1. Installieren Sie Node.js.

2. Bearbeiten Sie die Datei cursor.config.json oder die relevante MCP-Konfigurationsdatei.

3. Fügen Sie folgenden Code-Schnipsel hinzu:

   {
     "mcpServers": {
       "kibela": {
         "command": "npx",
         "args": ["@kiwamizamurai/mcp-kibela-server@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Speichern Sie und starten Sie Cursor neu.

5. Testen Sie die Einrichtung, indem Sie eine Kibela-bezogene Abfrage starten.

Cline

1. Stellen Sie sicher, dass Node.js installiert ist.

2. Öffnen Sie die Cline MCP-Konfigurationsdatei.

3. Fügen Sie den Kibela-Server-Eintrag hinzu:

   {
     "mcpServers": {
       "kibela": {
         "command": "npx",
         "args": ["@kiwamizamurai/mcp-kibela-server@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Speichern Sie die Änderungen und starten Sie Cline neu.

5. Überprüfen Sie, dass der Kibela MCP Server läuft.

API-Schlüssel absichern

Um Ihre Kibela API-Schlüssel zu schützen, verwenden Sie Umgebungsvariablen. Hier ein Beispiel für die Konfiguration:

{
  "mcpServers": {
    "kibela": {
      "command": "npx",
      "args": ["@kiwamizamurai/mcp-kibela-server@latest"],
      "env": {
        "KIBELA_API_KEY": "${KIBELA_API_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "workspace": "your_workspace_name"
      }
    }
  }
}

Nutzung dieses MCP in Flows

MCP in FlowHunt verwenden

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

Klicken Sie auf die MCP-Komponente, um das Konfigurationspanel zu öffnen. Im Bereich für die System-MCP-Konfiguration tragen Sie Ihre MCP-Server-Details im folgenden JSON-Format ein:

{
  "kibela": {
    "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 Fähigkeiten nutzen. Denken Sie daran, “kibela” an den tatsächlichen Namen Ihres MCP-Servers sowie die URL an Ihre eigene MCP-Server-URL anzupassen.

Übersicht

Zwischen diesen Tabellen:
Der Kibela MCP Server bietet grundlegende Dokumentation, eine klare Lizenz und Einrichtungsanleitungen für wichtige Plattformen. Allerdings fehlen explizite Listen von Tools, Ressourcen und Prompt-Vorlagen in der öffentlichen Dokumentation, was seinen agentischen Nutzen out-of-the-box begrenzt. Würden diese ergänzt, wäre der Mehrwert höher. So eignet er sich für grundlegende Kibela-Integrationen, aber nicht für fortgeschrittene oder hochgradig konfigurierbare MCP-Workflows.

MCP Score