Serveur MCP fabric-mcp-server

Que fait le Serveur MCP “fabric-mcp-server” ?

Le fabric-mcp-server est un serveur Model Context Protocol (MCP) conçu pour intégrer les patterns Fabric avec Cline et les exposer comme outils pour l’exécution de tâches pilotées par l’IA. Agissant comme un pont, il permet aux assistants IA d’utiliser des patterns Fabric structurés comme outils appelables, améliorant ainsi les workflows de développement. Cette intégration rend possible des tâches telles que l’analyse de réclamations, la synthèse ou l’extraction de connaissances directement au sein de plateformes prises en charge comme Cline. Le serveur s’appuie sur l’interface standardisée MCP pour rendre ces capacités facilement accessibles, augmentant ainsi la puissance de l’IA pour interagir et manipuler des informations complexes via des workflows réutilisables basés sur des patterns.

Liste des prompts

Aucun modèle de prompt explicite n’est mentionné dans le dépôt ou la documentation.

Liste des ressources

Aucune ressource MCP spécifique n’est documentée ou exposée par le fabric-mcp-server.

Liste des outils

Le fabric-mcp-server expose les patterns Fabric comme outils. Exemples :

• analyze_claims : Analyse des réclamations au sein du contenu fourni.
• summarize : Génère des synthèses à partir de données ou de texte en entrée.
• extract_wisdom : Extrait les insights clés ou la « sagesse » depuis des documents.
• create_mermaid_visualization : Produit des diagrammes mermaid.js à partir de données structurées.

Remarque : l’ensemble complet d’outils correspond aux patterns présents dans le dossier fabric/patterns.

Cas d’usage de ce serveur MCP

• Analyse de réclamations : Analysez et validez automatiquement des réclamations dans des documents ou jeux de données, facilitant la recherche et la vérification.
• Services de synthèse : Générer des synthèses concises d’articles ou de rapports longs, améliorant la transmission d’information pour les développeurs et utilisateurs finaux.
• Extraction d’insights : Extraire des insights exploitables ou de la « sagesse » à partir de grands volumes de données pour la gestion des connaissances.
• Génération de visualisations : Créer des diagrammes mermaid ou autres visualisations directement depuis des données structurées, facilitant la documentation et la conception de systèmes.
• Automatisation de tâches basées sur les patterns : Exploiter la suite complète de patterns Fabric pour automatiser des tâches répétitives ou complexes dans les workflows de développement.

Comment l’installer

Windsurf

Aucune instruction d’installation pour Windsurf n’est proposée dans le dépôt.

Claude

Aucune instruction d’installation pour Claude n’est proposée dans le dépôt.

Cursor

Aucune instruction d’installation pour Cursor n’est proposée dans le dépôt.

Cline

1. Cloner le dépôt :
   Clonez le dépôt fabric-mcp-server sur votre système local.
2. Installer les dépendances :
   Accédez au dossier fabric-mcp-server puis exécutez npm install.
3. Compiler le projet :
   Lancez npm run build pour compiler le code TypeScript.
4. Modifier le fichier de configuration Cline :
   Ajoutez la configuration du serveur MCP dans votre fichier de paramètres Cline.
   • Windows : C:\Users\<username>\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. Insérer un exemple de configuration :

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

Remplacez <path-to-fabric-mcp-server> par le chemin réel.

Sécurisation des clés API

Vous pouvez sécuriser vos clés API avec des variables d’environnement dans la configuration comme suit :

"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
}

Utilisation de ce MCP dans des flows

Utiliser MCP dans FlowHunt

Pour intégrer des serveurs MCP dans votre workflow FlowHunt, commencez par ajouter le composant MCP à votre flow et connectez-le à votre agent IA :

Cliquez sur le composant MCP pour ouvrir le panneau de configuration. Dans la section de configuration MCP système, insérez les détails de votre serveur MCP au format JSON suivant :

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

Une fois configuré, l’agent IA pourra utiliser ce MCP comme un outil avec accès à toutes ses fonctions et capacités. N’oubliez pas de remplacer “fabric-mcp-server” par le nom souhaité et de mettre à jour l’URL appropriée.

Synthèse

Sur la base de la documentation disponible, fabric-mcp-server fournit une présentation claire, des instructions d’installation et une liste des outils exposés, mais manque de documentation détaillée sur les prompts, les ressources et des fonctionnalités comme l’échantillonnage ou les roots. Il est fonctionnel pour l’intégration avec Cline mais gagnerait à proposer un support multi-plateformes et une documentation plus complète.

Notre avis

Si vous souhaitez exposer des patterns Fabric comme outils pour des workflows pilotés par l’IA, en particulier dans Cline, ce serveur MCP constitue une base solide. Cependant, sa documentation et son éventail de fonctionnalités restent limités comparés à des serveurs MCP plus matures. Les exigences de base en matière de licence et d’exposition d’outils sont remplies, mais l’absence d’exemples de prompts/ressources et de support pour l’échantillonnage/roots limite sa note globale.

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