Webflow MCP Server Integration

Webflow AI Integration Automation

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Was macht der “Webflow” MCP Server?

Der Webflow MCP Server ist eine Integrationsschicht, die KI-Assistenten wie Claude die Interaktion mit den Webflow-APIs ermöglicht. Durch die Anbindung von KI-Modellen an Webflow können Entwickler und KI-gestützte Tools programmatisch auf Webflow-Seitendaten zugreifen, diese abfragen und manipulieren. Zu den wichtigsten Funktionen gehört das Abrufen detaillierter Informationen über Webflow-Seiten, wie Seitennamen, IDs, Domains, Lokalisierungseinstellungen und mehr. Dies verbessert Entwicklungs-Workflows, indem automatisiertes Seitenmanagement, Datenanalyse und kontextuelle Interaktionen direkt von KI-Plattformen aus ermöglicht werden. So können Teams Webflow-Ressourcen einfacher in ihre Toolchains und Automatisierungsabläufe integrieren.

Liste der Prompts

Im Repository werden keine Prompt-Vorlagen erwähnt.

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Liste der Ressourcen

In der verfügbaren Dokumentation oder im Code sind keine expliziten Ressourcen gelistet.

Liste der Tools

  • get_sites

    • Ruft eine Liste aller Webflow-Seiten ab, auf die der authentifizierte Nutzer Zugriff hat. Gibt Details wie Anzeigename, Kurzname, Seiten- und Workspace-IDs, Erstellungs- und Aktualisierungsdaten, Vorschau-URL, Zeitzone, eigene Domains, Lokalisierungseinstellungen und Präferenzen zur Datenerfassung zurück.
  • get_site

    • Ruft detaillierte Informationen zu einer bestimmten Webflow-Seite anhand ihrer siteId ab. Gibt denselben Umfang an Detailinformationen wie get_sites, jedoch für eine einzelne Seite, zurück.

Anwendungsfälle dieses MCP Servers

  • Webflow-Seitenerkennung
    • Entwickler oder KI-Agenten können alle mit einem Konto verbundenen Webflow-Seiten schnell auflisten, was die Verwaltung mehrerer Webprojekte erleichtert.
  • Automatisiertes Seitenmanagement
    • Abrufen und Überwachen von Metadaten (z. B. Veröffentlichungsdatum, eigene Domains, Sprachen) für eine oder mehrere Webflow-Seiten, um Verwaltungsaufgaben zu optimieren.
  • Kontextbezogene KI-Interaktionen
    • KI-Assistenten können detaillierte Seiteninformationen abrufen, um Nutzeranfragen zu beantworten oder Automatisierungsflüsse auf Basis aktueller Seitenkonfigurationen zu steuern.
  • Integration mit CI/CD-Pipelines
    • Nutzung von Seiteninformationen als Teil automatisierter Deployments, Veröffentlichungen oder Analyse-Workflows in umfassenden Entwicklungspipelines.

So richten Sie es ein

Windsurf

Im Repository werden keine spezifischen Anweisungen für Windsurf bereitgestellt.

Claude

  1. Voraussetzungen
    • Stellen Sie sicher, dass Node.js (v16+) installiert ist.
    • Installieren Sie die Claude Desktop App.
    • Besorgen Sie sich einen Webflow API Token.
  2. Abhängigkeiten installieren
    • Führen Sie aus: npm install
  3. Umgebungsvariablen konfigurieren
    • Erstellen Sie eine .env-Datei mit folgendem Inhalt:
      WEBFLOW_API_TOKEN=Ihr-api-token
      
  4. Claude Desktop konfigurieren
    • Öffnen Sie die Claude-Konfigurationsdatei:
      • Für MacOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
      • Für Windows: %AppData%\Claude\claude_desktop_config.json
    • Ergänzen/aktualisieren Sie:
      {
          "mcpServers": {
              "webflow": {
                  "command": "node",
                  "args": [
                      "/ABSOLUTER/PFAD/ZU/IHREM/build/index.js"
                  ],
                  "env": {
                      "WEBFLOW_API_TOKEN": "Ihr-api-token"
                  }
              }
          }
      }
      
    • Speichern und starten Sie die Claude Desktop App neu.

API-Schlüssel sichern (env-Beispiel):

{
    "mcpServers": {
        "webflow": {
            "command": "node",
            "args": [
                "/ABSOLUTER/PFAD/ZU/IHREM/build/index.js"
            ],
            "env": {
                "WEBFLOW_API_TOKEN": "Ihr-api-token"
            }
        }
    }
}

Cursor

Im Repository werden keine spezifischen Anweisungen für Cursor bereitgestellt.

Cline

Im Repository werden keine spezifischen Anweisungen für Cline bereitgestellt.

Installation via Smithery

  • Führen Sie aus:
    npx -y @smithery/cli install @kapilduraphe/webflow-mcp-server --client claude
    

So nutzen Sie diesen MCP innerhalb von Flows

Nutzung von MCP in FlowHunt

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

FlowHunt MCP flow

Klicken Sie auf die MCP-Komponente, um das Konfigurationspanel zu öffnen. Im Abschnitt zur System-MCP-Konfiguration tragen Sie Ihre MCP-Serverdetails in folgendem JSON-Format ein:

{
  "webflow": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://ihrmcpserver.beispiel/pfadzumcp/url"
  }
}

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


Übersicht

AbschnittVerfügbarkeitDetails/Anmerkungen
Übersicht
Liste der PromptsKeine gefunden
Liste der RessourcenKeine gefunden
Liste der Toolsget_sites, get_site
API-Schlüssel-SicherungNutzt Umgebungsvariablen
Sampling-Unterstützung (weniger relevant)Nicht erwähnt
Roots-UnterstützungSampling-Unterstützung

Auf Basis der beiden Tabellen bietet der Webflow MCP Server klare und hilfreiche Werkzeuge für die Webflow/KI-Integration, aber es fehlen Prompt-Vorlagen, Ressourcendefinitionen sowie explizite Unterstützung für Roots oder Sampling. Die Einrichtung und Dokumentation sind für Claude solide, andere Plattformen sind jedoch nicht dokumentiert.


MCP Score

Hat eine LICENSE✅ (MIT)
Mindestens ein Tool
Anzahl Forks10
Anzahl Sterne16

Häufig gestellte Fragen

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