fabric-mcp-server Servidor MCP

¿Qué hace el Servidor MCP “fabric-mcp-server”?

El fabric-mcp-server es un servidor Model Context Protocol (MCP) diseñado para integrar patrones de Fabric con Cline, exponiéndolos como herramientas para la ejecución de tareas impulsadas por IA. Actuando como puente, permite que asistentes de IA utilicen patrones estructurados de Fabric como herramientas invocables, mejorando así los flujos de trabajo de desarrollo. Esta integración habilita tareas como análisis de reclamaciones, resumen y extracción de conocimientos directamente en plataformas compatibles como Cline. El servidor aprovecha la interfaz estandarizada de MCP para hacer estas capacidades fácilmente accesibles, aumentando en última instancia el poder de la IA para interactuar y manipular información compleja mediante flujos de trabajo reutilizables basados en patrones.

Lista de Prompts

No se mencionan plantillas de prompts explícitas en el repositorio o la documentación.

Lista de Recursos

No se documentan ni exponen recursos MCP específicos por parte de fabric-mcp-server.

Lista de Herramientas

El fabric-mcp-server expone patrones de Fabric como herramientas. Ejemplos incluyen:

• analyze_claims: Analiza reclamaciones dentro del contenido proporcionado.
• summarize: Genera resúmenes a partir de datos de entrada o texto.
• extract_wisdom: Extrae conocimientos clave o información relevante de documentos.
• create_mermaid_visualization: Produce diagramas mermaid.js basados en datos estructurados.

Nota: El conjunto completo de herramientas corresponde a los patrones disponibles en el directorio fabric/patterns.

Casos de uso de este Servidor MCP

• Análisis de Reclamaciones: Analiza y valida automáticamente reclamaciones dentro de documentos o conjuntos de datos, agilizando la investigación y la debida diligencia.
• Servicios de Resumen: Genera resúmenes concisos de artículos extensos o informes, mejorando la comprensión de información para desarrolladores y usuarios finales.
• Extracción de Conocimientos: Extrae conocimientos accionables o “sabiduría” destilada de grandes volúmenes de datos, apoyando tareas de gestión del conocimiento.
• Generación de Visualizaciones: Crea diagramas mermaid u otras visualizaciones directamente a partir de datos estructurados, facilitando la documentación y el diseño de sistemas.
• Automatización de Tareas Basadas en Patrones: Aprovecha la suite completa de patrones de Fabric para automatizar tareas repetitivas o complejas dentro de flujos de trabajo de desarrollo.

Cómo configurarlo

Windsurf

No se proporcionan instrucciones de configuración para Windsurf en el repositorio.

Claude

No se proporcionan instrucciones de configuración para Claude en el repositorio.

Cursor

No se proporcionan instrucciones de configuración para Cursor en el repositorio.

Cline

1. Clona el repositorio:
   Clona el repositorio fabric-mcp-server en tu sistema local.
2. Instala dependencias:
   Accede al directorio fabric-mcp-server y ejecuta npm install.
3. Compila el proyecto:
   Ejecuta npm run build para compilar el código TypeScript.
4. Edita el archivo de configuración de Cline:
   Agrega la configuración del servidor MCP a tu archivo de configuración de Cline.
   • Windows: C:\Users\<usuario>\AppData\Roaming\Code\User\globalStorage\saoudrizwan.claude-dev\settings\cline_mcp_settings.json
   • macOS: ~/Library/Application Support/Code/User/globalStorage/saoudrizwan.claude-dev/settings/cline_mcp_settings.json
   • Linux: ~/.config/Code/User/globalStorage/saoudrizwan.claude-dev/settings/cline_mcp_settings.json
5. Ejemplo de configuración a insertar:

"fabric-mcp-server": {
  "command": "node",
  "args": [
    "<path-to-fabric-mcp-server>/build/index.js"
  ],
  "env": {},
  "disabled": false,
  "autoApprove": [],
  "transportType": "stdio",
  "timeout": 60
}

Reemplaza <path-to-fabric-mcp-server> por la ruta real.

Protección de claves API

Puedes proteger claves API usando variables de entorno en la configuración así:

"fabric-mcp-server": {
  "command": "node",
  "args": [
    "<path-to-fabric-mcp-server>/build/index.js"
  ],
  "env": {
    "API_KEY": "${env:MY_API_KEY}"
  },
  "inputs": {
    "api_key": "${env:MY_API_KEY}"
  },
  "disabled": false,
  "autoApprove": [],
  "transportType": "stdio",
  "timeout": 60
}

Cómo usar este MCP en flujos

Uso de MCP en FlowHunt

Para integrar servidores MCP en tu flujo de trabajo de FlowHunt, comienza añadiendo el componente MCP a tu flujo y conéctalo a 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:

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

Una vez configurado, el agente de IA podrá usar este MCP como herramienta con acceso a todas sus funciones y capacidades. Recuerda cambiar “fabric-mcp-server” por tu nombre preferido y actualizar la URL según corresponda.

Resumen

Según la documentación disponible, fabric-mcp-server proporciona una visión general clara, instrucciones de configuración y una lista de herramientas expuestas, pero carece de documentación detallada sobre prompts, recursos y características como muestreo o roots. Es funcional para la integración con Cline, pero se beneficiaría de un soporte multiplataforma más amplio y documentación más rica.

Nuestra opinión

Si buscas exponer patrones de Fabric como herramientas para flujos de trabajo impulsados por IA, especialmente dentro de Cline, este servidor MCP es una base sólida. Sin embargo, su documentación y conjunto de características son algo limitados en comparación con servidores MCP más maduros. Cumple con los requisitos básicos de licencia y exposición de herramientas, pero la falta de ejemplos de prompts/recursos y soporte de muestreo/roots le impide obtener una puntuación más alta.

Puntuación MCP