Report Generation MCP Server

Was macht der “Report Generation” MCP Server?

Der Report Generation MCP Server wurde entwickelt, um KI-Assistenten mit leistungsstarken Berichtserstellungsfunktionen zu verbinden. Er integriert externe Datenquellen und strukturierte Workflows, um die Erstellung und Verwaltung von Berichten zu optimieren. Durch die Bereitstellung zentraler Funktionen über das Model Context Protocol (MCP) können Entwickler und KI-Agenten Aufgaben wie Datensammlung, Dokumentenzusammenstellung und Ausgabeformatierung auf Basis anpassbarer Vorlagen automatisieren. Die Integration in den Entwicklungs-Workflow steigert die Produktivität, indem sie nahtlose Interaktionen zwischen KI-Tools und Berichtswerkzeugen ermöglicht – so lassen sich z.B. Datenbankabfragen durchführen, Dateien verwalten oder externe APIs als Teil der Berichtserstellung einbinden.

Liste der Prompts

Keine spezifischen Prompt-Vorlagen wurden in den verfügbaren Dateien oder der Dokumentation gefunden.

Liste der Ressourcen

Es werden keine expliziten Ressourcen in den verfügbaren Repository-Dateien oder der Dokumentation beschrieben.

Liste der Tools

Es wurden keine Tools explizit in server.py oder verwandten Dateien des verfügbaren Repository-Inhalts aufgeführt.

Anwendungsfälle dieses MCP-Servers

• Berichtsautomatisierung: Automatisieren Sie den gesamten Prozess der Datensammlung und der Erstellung strukturierter Berichte, um manuellen Aufwand und Fehler zu reduzieren.
• Dokumentenzusammenstellung: Stellen Sie komplexe Dokumente aus mehreren Datenquellen zusammen und sorgen Sie so für Konsistenz und Standardisierung in Ihren Berichten.
• Integration in den Entwicklungs-Workflow: Integrieren Sie den Server mit Entwicklungstools, um die Berichtserstellung bei Bedarf im Rahmen von CI/CD oder Projektverfolgung zu ermöglichen.
• Benutzerdefinierte Berichtsvorlagen: Nutzen Sie anpassbare Vorlagen, um verschiedene Berichtstypen für unterschiedliche Geschäftsanforderungen zu generieren.
• Datenbasierte Erkenntnisse: Ermöglichen Sie es KI-Assistenten, Berichte auf Basis von Echtzeit-Datenabfragen zu erstellen und so Teams verwertbare Erkenntnisse zu liefern.

Einrichtung

Windsurf

1. Stellen Sie sicher, dass Node.js als Voraussetzung installiert ist.
2. Öffnen Sie Ihre Windsurf-Konfigurationsdatei (z. B. windsurf.config.json).
3. Fügen Sie den Report Generation MCP Server mit folgendem JSON-Snippet hinzu:

   {
     "mcpServers": {
       "report-gen-mcp": {
         "command": "npx",
         "args": ["@klavis-ai/report_generation-mcp-server@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Speichern Sie die Konfiguration und starten Sie Windsurf neu.
5. Überprüfen Sie, ob der Server läuft und im MCP-Client-Panel erreichbar ist.

API-Schlüssel absichern (Windsurf-Beispiel)

{
  "mcpServers": {
    "report-gen-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["@klavis-ai/report_generation-mcp-server@latest"],
      "env": {
        "API_KEY": "${REPORT_GEN_API_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "api_key": "${REPORT_GEN_API_KEY}"
      }
    }
  }
}

Claude

1. Installieren Sie Node.js, falls noch nicht vorhanden.
2. Suchen Sie die Claude MCP-Konfigurationsdatei.
3. Fügen Sie Folgendes ein:

   {
     "mcpServers": {
       "report-gen-mcp": {
         "command": "npx",
         "args": ["@klavis-ai/report_generation-mcp-server@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Änderungen speichern und Claude neu starten.
5. Prüfen Sie, ob der MCP-Server in der Claude-Integrationsliste erscheint.

Cursor

1. Überprüfen Sie, dass Node.js installiert ist.
2. Öffnen Sie die Cursor-Workspace-Einstellungen.
3. Fügen Sie den Server-Eintrag hinzu:

   {
     "mcpServers": {
       "report-gen-mcp": {
         "command": "npx",
         "args": ["@klavis-ai/report_generation-mcp-server@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Speichern und die Cursor-Umgebung neu laden.
5. Testen Sie, indem Sie eine Berichtserstellung auslösen.

Cline

1. Vergewissern Sie sich, dass Node.js eingerichtet ist.
2. Öffnen Sie die Cline MCP-Konfigurationsdatei.
3. Konfigurieren Sie wie unten:

   {
     "mcpServers": {
       "report-gen-mcp": {
         "command": "npx",
         "args": ["@klavis-ai/report_generation-mcp-server@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Speichern und Cline neu starten.
5. Überprüfen Sie die Serverdiagnose auf erfolgreiche Anmeldung.

Verwendung dieses MCP in Flows

MCP in FlowHunt nutzen

Um MCP-Server in Ihren FlowHunt-Workflow zu integrieren, fügen Sie zuerst 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 der System-MCP-Konfiguration tragen Sie Ihre MCP-Serverdaten in diesem JSON-Format ein:

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

Nach der Konfiguration kann der KI-Agent dieses MCP als Tool mit Zugriff auf alle seine Funktionen und Möglichkeiten nutzen. Denken Sie daran, "report-gen-mcp" durch den tatsächlichen Namen Ihres MCP-Servers zu ersetzen und die URL entsprechend Ihrer eigenen MCP-Server-URL anzupassen.

Übersicht

Unsere Einschätzung

Dieser MCP-Server bietet eine nützliche Abstraktion für die Berichtserstellung, aber das Fehlen sichtbarer Prompt-Vorlagen, Ressourcen und Tools im öffentlichen Repository begrenzt den unmittelbaren Nutzen für Entwickler. Eine Dokumentation zu spezifischen Funktionen oder Endpunkten würde die Nutzbarkeit verbessern. Die Einrichtungshinweise sind klar, aber die Feature-Entdeckung ist eingeschränkt.

MCP-Score

Insgesamt erhält die aktuelle öffentliche Implementierung eine 3 von 10 für die Entwicklerbereitschaft, da trotz klarer Einrichtungshinweise detaillierte Dokumentation, Prompt-Vorlagen und Tool-/Ressourcen-Definitionen fehlen.