Integración del Servidor Fastn MCP

¿Qué hace el Servidor “Fastn” MCP?

El Servidor Fastn MCP es una plataforma escalable diseñada para conectar asistentes de IA con una amplia gama de fuentes de datos externas, APIs y servicios de terceros. Actuando como un servidor unificado, Fastn permite que los flujos de trabajo impulsados por IA se conecten sin problemas con plataformas como Slack, Notion, HubSpot y más, facilitando tareas como la ejecución de APIs en tiempo real, registro dinámico de herramientas y gestión robusta de errores. Su arquitectura está orientada al alto rendimiento y la flexibilidad, convirtiéndose en un activo valioso para desarrolladores que buscan potenciar las capacidades de los asistentes de IA en entornos como Claude, Cursor y otros. Fastn permite a los usuarios automatizar consultas a bases de datos, gestionar archivos y orquestar operaciones complejas basadas en APIs, optimizando la productividad y posibilitando aplicaciones más inteligentes y contextuales.

Lista de Prompts

No se proporciona información en el repositorio sobre plantillas de prompts.

Lista de Recursos

No se proporciona información en el repositorio sobre recursos MCP.

Lista de Herramientas

No hay lista explícita de herramientas ni definiciones presentes en el repositorio ni en fastn-server.py. El servidor parece exponer funcionalidades impulsadas por API, pero no se listan nombres o descripciones específicas de herramientas.

Casos de uso de este Servidor MCP

• Integración de API
  Conecta asistentes de IA con servicios como Slack, Notion y HubSpot, permitiendo comunicación eficiente, automatización de tareas y orquestación de flujos de trabajo.
• Operaciones en tiempo real
  Ejecuta tareas basadas en API al instante, permitiendo interacción dinámica entre agentes de IA y plataformas externas.
• Gestión automatizada de espacios de trabajo
  Facilita la configuración y administración del espacio de trabajo mediante API, simplificando procesos de incorporación y gestión.
• Registro mejorado y manejo de errores
  Ofrece registro robusto y gestión de errores, facilitando a los desarrolladores el monitoreo, depuración y mantenimiento de flujos de trabajo impulsados por IA.

Cómo configurarlo

Windsurf

1. Asegúrate de tener instalado Python 3.10+.
2. Instala el Servidor Fastn MCP:
   pip install fastn-mcp-server
3. Obtén tu clave API y el ID de Espacio desde tu cuenta de Fastn.
4. Configura el Servidor MCP en el archivo de configuración de Windsurf:

   {
       "mcpServers": {
           "fastn": {
               "command": "/ruta/al/fastn-mcp-server",
               "args": [
                   "--api_key",
                   "TU_API_KEY",
                   "--space_id",
                   "TU_WORKSPACE_ID"
               ]
           }
       }
   }
   

5. Guarda los cambios y reinicia Windsurf. Verifica que el servidor MCP esté en funcionamiento.

Claude

1. Encuentra la ruta al fastn-server instalado (macOS/Linux: which fastn-server).
2. Abre el archivo de configuración de Claude:
   ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
3. Agrega la configuración del servidor MCP:

   {
       "mcpServers": {
           "fastn": {
               "command": "/ruta/a/tu/uv",
               "args": [
                   "--directory",
                   "/ruta/a/tu/fastn-server",
                   "run",
                   "fastn-server.py",
                   "--api_key",
                   "TU_API_KEY",
                   "--space_id",
                   "TU_WORKSPACE_ID"
               ]
           }
       }
   }
   

4. Guarda y reinicia Claude. Confirma que el servidor MCP esté disponible.

Cursor

1. Abre la configuración de Cursor.
2. Navega a la sección “MCP” y haz clic en “Agregar nuevo”.
3. Nombra tu servidor (por ejemplo, “fastn”) y selecciona “Comando” como tipo.
4. Ingresa la siguiente configuración:

   {
       "mcpServers": {
           "fastn": {
               "command": "/ruta/al/fastn-mcp-server",
               "args": [
                   "--api_key",
                   "TU_API_KEY",
                   "--space_id",
                   "TU_WORKSPACE_ID"
               ]
           }
       }
   }
   

5. Guarda y reinicia Cursor.

Cline

No se proporcionaron instrucciones específicas de configuración para Cline.

Cómo asegurar las claves API

Utiliza variables de entorno para información sensible.
Ejemplo:

{
    "mcpServers": {
        "fastn": {
            "env": {
                "FASTN_API_KEY": "tu_api_key",
                "FASTN_SPACE_ID": "tu_space_id"
            },
            "inputs": {
                "api_key": "${FASTN_API_KEY}",
                "space_id": "${FASTN_SPACE_ID}"
            }
        }
    }
}

Cómo usar este MCP en los flujos

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 conéctalo a tu agente de IA:

Haz clic en el componente MCP para abrir el panel de configuración. En la sección de configuración del MCP del sistema, inserta los detalles de tu servidor MCP usando este formato JSON:

{
  "fastn": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://tuservidormcp.ejemplo/rutadelmcp/url"
  }
}

Una vez configurado, el agente de IA podrá usar este MCP como herramienta con acceso a todas sus funciones y capacidades. Recuerda cambiar “fastn” por el nombre real de tu servidor MCP y reemplazar la URL por la de tu propio servidor MCP.

Resumen

Párrafo de valoración:
El servidor Fastn MCP proporciona documentación sólida para la configuración e integración general de API, pero carece de información detallada sobre los prompts, recursos y herramientas disponibles, lo que puede dificultar la adopción rápida para algunos usuarios. Es un punto a favor su soporte para plataformas clave y gestión segura de credenciales, pero la ausencia de sampling y soporte de roots (según la documentación disponible) limita su composabilidad general.

Puntuación MCP