Integración del Servidor MCP de Paddle

¿Qué hace el Servidor MCP “Paddle”?

El Servidor MCP (Model Context Protocol) de Paddle es un puente entre asistentes de IA y la API de Paddle, permitiendo una gestión simplificada de catálogos de productos, facturación, suscripciones e informes financieros. Al exponer el amplio conjunto de funcionalidades comerciales y de facturación de Paddle mediante MCP, permite que herramientas impulsadas por IA como Claude, Cursor o Windsurf interactúen de forma segura con las APIs de Paddle. Esta integración posibilita la automatización inteligente de flujos de trabajo para desarrolladores, como consultar productos, crear nuevas entradas en el catálogo, gestionar clientes o generar informes empresariales. Al delegar estas tareas al Servidor MCP de Paddle, los desarrolladores y agentes de IA pueden acceder rápidamente a información de facturación y productos actualizada, gestionar precios y realizar operaciones complejas sin intervención manual, incrementando así la eficiencia y precisión en el desarrollo y operación de productos SaaS.

Lista de Prompts

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

Lista de Recursos

No se mencionan recursos MCP explícitos en el repositorio ni en la documentación.

Lista de Herramientas

Según el README y las funciones, se infiere que el Servidor MCP de Paddle proporciona las siguientes herramientas:

• Listar productos: Obtiene la lista de productos de tu catálogo de Paddle.
• Crear producto: Añade un nuevo producto a tu catálogo de Paddle.
• Listar precios: Recupera información de precios para productos.
• Crear precio: Añade un nuevo precio para un producto existente.
• Listar clientes: Recupera una lista de clientes.
• Listar transacciones: Recupera una lista de transacciones.
• Listar suscripciones: Recupera todas las suscripciones gestionadas en Paddle.
• Crear informe personalizado: Genera informes personalizados de análisis financiero.

Casos de uso de este Servidor MCP

• Gestión de Catálogo de Productos: Lista, crea y actualiza fácilmente productos en tu catálogo de Paddle utilizando asistentes de IA o plugins de IDE, simplificando operaciones de catálogo y reduciendo errores manuales.
• Operaciones de Suscripción y Facturación: Accede, lista y gestiona rápidamente las suscripciones y detalles de facturación de clientes, facilitando el manejo de lógica de facturación SaaS dentro de entornos de desarrollo.
• Informes Financieros: Crea y obtiene informes financieros y empresariales para análisis o auditorías directamente desde herramientas de IA, automatizando tareas complejas de reporte.
• Automatización del Soporte al Cliente: Habilita flujos de soporte impulsados por IA para recuperar datos de clientes, resolver consultas de facturación o actualizar registros, mejorando la eficiencia del soporte.
• Integraciones Comerciales impulsadas por API: Utiliza el servidor MCP como una capa de automatización para integrar las capacidades de facturación y comercio de Paddle en aplicaciones personalizadas, bots o herramientas internas.

Cómo configurarlo

Windsurf

1. Requisitos previos: Asegúrate de que Node.js esté instalado.
2. Obtén la clave API de Paddle: Crea/gestiona tu clave API en las herramientas de desarrollador de Paddle.
3. Edita la Configuración: Añade la entrada del servidor MCP de Paddle a tu configuración MCP de Windsurf.
4. Inserta el fragmento JSON:

   {
     "mcpServers": {
       "paddle": {
         "command": "npx",
         "args": ["-y", "@paddle/paddle-mcp", "--api-key=PADDLE_API_KEY", "--environment=sandbox"]
       }
     }
   }
   

5. Guarda y reinicia: Guarda la configuración y reinicia Windsurf.
6. Verifica: Comprueba la disponibilidad del servidor MCP de Paddle en Windsurf.

Seguridad de las Claves API

Ejemplo usando variables de entorno:

{
  "mcpServers": {
    "paddle": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@paddle/paddle-mcp"],
      "env": {
        "PADDLE_API_KEY": "your_api_key",
        "PADDLE_ENVIRONMENT": "sandbox"
      }
    }
  }
}

Claude

1. Requisitos previos: Asegúrate de que Node.js esté instalado.
2. Obtén la clave API: Desde las herramientas de desarrollador de Paddle.
3. Edita la Configuración MCP: Añade el JSON del MCP de Paddle a tu configuración.
4. Inserta el fragmento JSON:

   {
     "mcpServers": {
       "paddle": {
         "command": "npx",
         "args": ["-y", "@paddle/paddle-mcp", "--api-key=PADDLE_API_KEY", "--environment=production"]
       }
     }
   }
   

5. Guarda y reinicia Claude.

Seguridad de las Claves API

Usa variables de entorno como se muestra arriba.

Cursor

1. Requisitos previos: Node.js instalado.
2. Obtén la clave API: Desde las herramientas de desarrollador de Paddle.
3. Edita la Configuración: Añade el servidor MCP a la configuración de Cursor.
4. Inserta el fragmento JSON:

   {
     "mcpServers": {
       "paddle": {
         "command": "npx",
         "args": ["-y", "@paddle/paddle-mcp", "--api-key=PADDLE_API_KEY", "--environment=sandbox"]
       }
     }
   }
   

5. Reinicia Cursor y verifica la integración MCP de Paddle.

Seguridad de las Claves API

Usa el enfoque de variables de entorno como el anterior.

Cline

1. Requisitos previos: Asegúrate de que Node.js esté instalado.
2. Clave API: Consíguela en las herramientas de desarrollador de Paddle.
3. Archivo de configuración: Añade la entrada MCP de Paddle a la configuración.
4. Ejemplo JSON:

   {
     "mcpServers": {
       "paddle": {
         "command": "npx",
         "args": ["-y", "@paddle/paddle-mcp", "--api-key=PADDLE_API_KEY", "--environment=sandbox"]
       }
     }
   }
   

5. Guarda y reinicia Cline.

Seguridad de las Claves API

Usa variables de entorno como se describe arriba.

Cómo usar este MCP dentro de 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 conectándolo a tu agente 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:

{
  "paddle": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

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

Resumen

Según la información disponible, el servidor MCP de Paddle proporciona un sólido conjunto de herramientas e instrucciones de configuración, pero carece de plantillas de prompt explícitas y definiciones de recursos en su documentación. Su guía de seguridad es clara y la funcionalidad se ajusta bien a la API de Paddle. La ausencia de documentación sobre roots y soporte de muestreo es una pequeña carencia.

Puntuación MCP

En general, le daría a este servidor MCP una puntuación de 6/10. Cubre lo esencial para la automatización de la API de Paddle, proporciona instrucciones de configuración y seguridad claras, y expone herramientas clave, pero carece de características MCP avanzadas como recursos, plantillas de prompts, roots y soporte de muestreo en su documentación.