Intégration du serveur MCP Fibery

Que fait le serveur MCP “Fibery” ?

Le serveur MCP (Model Context Protocol) Fibery est une passerelle entre votre espace de travail Fibery et les assistants IA prenant en charge le protocole MCP. Il permet une interaction transparente avec vos bases de données et entités Fibery à l’aide de commandes en langage naturel. En connectant les clients IA à Fibery via le standard MCP, il autorise les utilisateurs à interroger les données du workspace, récupérer les métadonnées sur les bases et champs, et créer ou mettre à jour des entités. Cette intégration simplifie les workflows de développement, facilitant l’automatisation de la gestion des connaissances, la gestion des données structurées et la création de workflows intelligents impliquant la plateforme Fibery.

Liste des prompts

Aucun modèle de prompt explicite n’est mentionné dans la documentation ou les fichiers du dépôt disponibles.

Liste des ressources

Aucune liste explicite de ressources (telles que définies par MCP) n’est présente dans la documentation ou les fichiers du dépôt disponibles.

Liste des outils

• list_databases
  Récupère la liste de toutes les bases de données disponibles dans votre espace de travail Fibery.

• describe_database
  Fournit une description détaillée de la structure d’une base donnée spécifique, incluant tous les champs avec leurs titres, noms et types.

• query_database
  Offre un accès puissant et flexible à vos données Fibery via l’API Fibery.

• create_entity
  Permet la création de nouvelles entités au sein d’une base de données Fibery spécifiée.

Cas d’usage de ce serveur MCP

• Exploration et documentation de base de données
  Les développeurs peuvent rapidement obtenir des informations sur toutes les bases et leur structure dans un espace de travail Fibery, facilitant l’onboarding et la documentation.

• Requête et reporting de données
  Utilisez le langage naturel pour récupérer, filtrer et analyser les données stockées dans Fibery, accélérant les tâches de reporting et facilitant les décisions pilotées par les données.

• Création automatisée d’entités
  Créez facilement de nouvelles entités (enregistrements) dans les bases Fibery depuis des workflows pilotés par l’IA, réduisant la saisie manuelle et la charge opérationnelle.

• Gestion de workspace via des assistants IA
  Intégrez avec des clients IA (comme Claude Desktop) pour gérer et actualiser le contenu du workspace de façon conversationnelle, améliorant la productivité.

Comment le configurer

Windsurf

Aucune instruction spécifique à Windsurf n’est fournie dans la documentation.

Claude

1. Prérequis : Assurez-vous de disposer d’un compte Fibery avec un jeton API, de Python 3.10+ et de uv installé.
2. Installer l’outil :

   uv tool install fibery-mcp-server
   

3. Modifier la configuration : Dans Claude Desktop, allez dans Paramètres → Développeur → Modifier la configuration.
4. Ajouter la configuration du serveur :

   {
     "mcpServers": {
       "fibery-mcp-server": {
         "command": "uv",
         "args": [
           "tool",
           "run",
           "fibery-mcp-server",
           "--fibery-host",
           "your-domain.fibery.io",
           "--fibery-api-token",
           "your-api-token"
         ]
       }
     }
   }
   

5. Enregistrez et redémarrez le client pour activer l’intégration.

Sécurisation des clés API :
Stockez les clés sensibles en utilisant des variables d’environnement.
Exemple :

{
  "mcpServers": {
    "fibery-mcp-server": {
      "command": "uv",
      "args": [
        "tool",
        "run",
        "fibery-mcp-server"
      ],
      "env": {
        "FIBERY_API_TOKEN": "your-api-token"
      },
      "inputs": {
        "fibery-host": "your-domain.fibery.io"
      }
    }
  }
}

Cursor

Aucune instruction spécifique à Cursor n’est fournie.

Cline

Aucune instruction spécifique à Cline n’est fournie.

Comment utiliser ce MCP dans les flows

Utiliser MCP dans FlowHunt

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

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

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

Une fois configuré, l’agent IA pourra utiliser ce MCP comme outil avec accès à toutes ses fonctions et capacités. N’oubliez pas de remplacer “fibery-mcp-server” par le nom réel de votre serveur MCP et de modifier l’URL par celle de votre serveur.

Aperçu

Prise en charge des Roots : ⛔ (Non mentionné)
Prise en charge du Sampling : ⛔ (Non mentionné)

D’après la documentation et les fonctionnalités disponibles, le serveur MCP Fibery fournit des outils essentiels de gestion de base et d’entités pour Fibery, mais n’inclut pas de modèles de prompts explicites, de définitions de ressources ni de fonctionnalités MCP avancées telles que roots et sampling. Dans l’ensemble, il s’agit d’une intégration solide pour les cas d’usage principaux mais qui ne propose pas toute l’étendue des capacités MCP.

Note : 6/10

Score MCP