
Servidor MCP de Drupal para FlowHunt
El Servidor MCP de Drupal integra la potente gestión de contenidos de Drupal con flujos de trabajo de IA a través del Protocolo de Contexto de Modelo (MCP), per...
Conecta tus agentes de IA con Contentful. Administra fácilmente modelos de contenido, automatiza flujos editoriales y agiliza migraciones usando el Servidor MCP de Contentful en FlowHunt.
El Servidor MCP (Model Context Protocol) de Contentful actúa como puente entre asistentes de IA y la API de Gestión de Contentful, permitiendo un acceso fluido a capacidades de gestión de contenido desde flujos de trabajo impulsados por IA. Al exponer la API de Contentful a través del protocolo MCP, este servidor permite a los desarrolladores integrar operaciones avanzadas de contenido—como consultar, crear, actualizar y administrar modelos de contenido—directamente desde asistentes de IA. Esto mejora la productividad al permitir tareas como introspección de la estructura de contenidos, manipulación de entradas y automatización de flujos editoriales, todo sin salir del entorno de desarrollo. El Servidor MCP de Contentful es especialmente útil para equipos que utilizan Contentful como CMS headless, ya que simplifica y estandariza la interacción de los agentes de IA con los datos de contenido, facilitando prototipos rápidos, migraciones automatizadas y procesos editoriales más ágiles.
No hay información disponible sobre plantillas de prompts en el repositorio.
No hay información disponible sobre recursos proporcionados por el Servidor MCP de Contentful en el repositorio.
No se encontró una lista explícita de herramientas (por ejemplo, query_database, read_write_file, call_api) directamente en los archivos o documentación disponible.
mcpServers
como se muestra a continuación.{
"mcpServers": {
"contentful-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["@contentful/mcp-server@latest"],
"env": {
"CONTENTFUL_MANAGEMENT_TOKEN": "${CONTENTFUL_MANAGEMENT_TOKEN}"
}
}
}
}
Asegura tu clave de API de gestión de Contentful utilizando variables de entorno como se muestra arriba.
{
"mcpServers": {
"contentful-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["@contentful/mcp-server@latest"],
"env": {
"CONTENTFUL_MANAGEMENT_TOKEN": "${CONTENTFUL_MANAGEMENT_TOKEN}"
}
}
}
}
Las claves de API deben establecerse usando variables de entorno para mayor seguridad.
{
"mcpServers": {
"contentful-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["@contentful/mcp-server@latest"],
"env": {
"CONTENTFUL_MANAGEMENT_TOKEN": "${CONTENTFUL_MANAGEMENT_TOKEN}"
}
}
}
}
Guarda siempre claves sensibles como el token de gestión de Contentful en variables de entorno.
{
"mcpServers": {
"contentful-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["@contentful/mcp-server@latest"],
"env": {
"CONTENTFUL_MANAGEMENT_TOKEN": "${CONTENTFUL_MANAGEMENT_TOKEN}"
}
}
}
}
Utiliza variables de entorno para proteger las credenciales de la API.
Uso de MCP en FlowHunt
Para integrar servidores MCP en tu flujo de trabajo de FlowHunt, comienza agregando el componente MCP a tu flujo y conectándolo con tu agente de IA:
Haz clic en el componente MCP para abrir el panel de configuración. En la sección de configuración del sistema MCP, inserta los detalles de tu servidor MCP usando este formato JSON:
{
"contentful-mcp": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
}
}
Una vez configurado, el agente de IA podrá utilizar este MCP como herramienta con acceso a todas sus funciones y capacidades. Recuerda cambiar “contentful-mcp” por el nombre real de tu servidor MCP y reemplazar la URL por la de tu propio servidor MCP.
Sección | Disponibilidad | Detalles/Notas |
---|---|---|
Resumen | ✅ | |
Lista de Prompts | ⛔ | No se encontraron plantillas de prompts en el repositorio |
Lista de Recursos | ⛔ | No se encontraron definiciones de recursos |
Lista de Herramientas | ⛔ | No se encontró lista explícita de herramientas en server.py u otros |
Seguridad de Claves API | ✅ | Uso de variables de entorno mostrado en las instrucciones de setup |
Soporte de Sampling (menos relevante) | ⛔ | No se encontró información |
Una implementación MCP sólida para la gestión de Contentful, pero la falta de herramientas, prompts y recursos documentados públicamente limita su flexibilidad para los desarrolladores. Las prácticas de seguridad son buenas y la configuración está bien descrita. En general, es un proyecto prometedor para usuarios de Contentful pero se beneficiaría de una documentación más completa de los elementos primitivos MCP.
Tiene LICENCIA | ✅ (MIT) |
---|---|
Tiene al menos una herramienta | ⛔ |
Número de Forks | 13 |
Número de Stars | 47 |
El Servidor MCP (Model Context Protocol) de Contentful conecta los asistentes de IA con la API de Gestión de Contentful, permitiendo operaciones de contenido automatizadas como consultar, actualizar y gestionar modelos de contenido directamente desde flujos de trabajo impulsados por IA.
Los casos de uso incluyen introspección de modelos de contenido, gestión automatizada de entradas de contenido, flujos de migración y sincronización, validación de contenido, aseguramiento de calidad e integración con pipelines de despliegue CI/CD.
Configura tu token de gestión de Contentful como una variable de entorno (por ejemplo, CONTENTFUL_MANAGEMENT_TOKEN) y haz referencia a él en la configuración de tu servidor MCP. Esto evita que los datos sensibles se expongan en el código o el control de versiones.
Sí, el Servidor MCP de Contentful permite que los agentes de IA creen scripts y automaticen migraciones de contenido, agilicen actualizaciones y sincronicen contenido o cambios entre entornos como staging y producción.
No se incluyen plantillas de prompts ni definiciones explícitas de herramientas en el repositorio actual del Servidor MCP de Contentful. Todas las operaciones de contenido se acceden mediante el protocolo MCP y la API de Gestión de Contentful.
Potencia tus flujos de trabajo de IA con las capacidades de gestión de Contentful. Automatiza, examina y gestiona contenido directamente desde FlowHunt.
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