Integración del Servidor MCP de Kibela

¿Qué hace el Servidor MCP de “Kibela”?

El Servidor MCP de Kibela es una implementación del Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) diseñada para integrarse con la API de Kibela. Al actuar como un puente entre asistentes de IA y Kibela, habilita el acceso fluido a datos, contenido y servicios externos alojados en espacios de trabajo Kibela. Esta integración permite a los agentes de IA consultar, recuperar e interactuar con documentos y bases de conocimiento almacenados en Kibela, mejorando los flujos de desarrollo al automatizar tareas como la búsqueda de documentos, extracción de información y colaboración. El Servidor MCP de Kibela empodera a desarrolladores y equipos para aprovechar Modelos de Lenguaje de Gran Tamaño (LLMs) con conocimiento organizacional actualizado, permitiendo exploración eficiente de bases de código, gestión del conocimiento y automatización de flujos de trabajo mediante herramientas y recursos MCP estandarizados.

Lista de Prompts

No se mencionan ni se definen plantillas de prompts en la documentación o archivos del repositorio disponibles.

Lista de Recursos

No se listan recursos explícitos en la documentación o archivos del repositorio disponibles.

Lista de Herramientas

No se listan herramientas explícitas en la documentación o archivos del repositorio, como server.py (el repositorio está implementado en TypeScript/Node.js, y no hay un mapeo directo a un server.py).

Casos de Uso de este Servidor MCP

• Automatización de Gestión del Conocimiento: Integra la base de conocimientos de Kibela con LLMs para automatizar la recuperación y el resumen de la documentación organizacional.
• Búsqueda y Consulta de Documentos: Permite a asistentes de IA encontrar, extraer y mostrar información relevante de Kibela para usuarios, mejorando los flujos de investigación e incorporación.
• Automatización de Flujos de Trabajo: Automatiza tareas repetitivas relacionadas con documentación, como actualización de registros o generación de informes a partir del contenido de Kibela.
• Mejora de la Colaboración: Facilita la colaboración asistida por IA permitiendo que los agentes sugieran contenido, etiqueten documentos o notifiquen a miembros del equipo según la actividad en Kibela.

Cómo configurarlo

Windsurf

1. Asegúrate de que Node.js esté instalado en tu sistema.

2. Localiza el archivo de configuración de Windsurf (típicamente windsurf.config.json).

3. Añade el paquete del Servidor MCP de Kibela:
   @kiwamizamurai/mcp-kibela-server@latest

4. Inserta la configuración del servidor MCP bajo el objeto mcpServers:

   {
     "mcpServers": {
       "kibela": {
         "command": "npx",
         "args": ["@kiwamizamurai/mcp-kibela-server@latest"]
       }
     }
   }
   

5. Guarda y reinicia Windsurf.

6. Verifica que el servidor aparece en la lista de servidores MCP.

Claude

1. Instala Node.js si aún no está presente.

2. Encuentra y abre el archivo de configuración de Claude.

3. Añade el Servidor MCP de Kibela de la siguiente manera:

   {
     "mcpServers": {
       "kibela": {
         "command": "npx",
         "args": ["@kiwamizamurai/mcp-kibela-server@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Reinicia Claude.

5. Confirma la integración revisando los endpoints MCP disponibles.

Cursor

1. Instala Node.js.

2. Edita cursor.config.json o el archivo de configuración MCP correspondiente.

3. Añade el siguiente fragmento:

   {
     "mcpServers": {
       "kibela": {
         "command": "npx",
         "args": ["@kiwamizamurai/mcp-kibela-server@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Guarda y reinicia Cursor.

5. Prueba iniciando una consulta relacionada con Kibela.

Cline

1. Asegúrate de que Node.js esté instalado.

2. Accede al archivo de configuración MCP de Cline.

3. Añade la entrada del servidor Kibela:

   {
     "mcpServers": {
       "kibela": {
         "command": "npx",
         "args": ["@kiwamizamurai/mcp-kibela-server@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Guarda los cambios y reinicia Cline.

5. Verifica que el Servidor MCP de Kibela esté en funcionamiento.

Seguridad de las claves API

Para proteger tus claves API de Kibela, utiliza variables de entorno. Aquí tienes un ejemplo de configuración:

{
  "mcpServers": {
    "kibela": {
      "command": "npx",
      "args": ["@kiwamizamurai/mcp-kibela-server@latest"],
      "env": {
        "KIBELA_API_KEY": "${KIBELA_API_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "workspace": "your_workspace_name"
      }
    }
  }
}

Cómo utilizar este MCP dentro de los flujos

Uso de MCP en FlowHunt

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

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

{
  "kibela": {
    "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 “kibela” por el nombre real de tu servidor MCP y reemplazar la URL por la de tu propio servidor MCP.

Resumen

Entre estas tablas:
El Servidor MCP de Kibela proporciona documentación básica, una licencia clara e instrucciones de configuración para las principales plataformas. Sin embargo, carece de listas explícitas de herramientas, recursos y plantillas de prompts en la documentación pública, lo que limita su utilidad agentica inmediata. Si se añadieran estos elementos, su valor aumentaría. Tal como está, es adecuado para una integración básica con Kibela, pero no para flujos MCP avanzados o altamente configurables.

Puntuación MCP