Intégration du serveur MCP Kibela

À quoi sert le serveur MCP “Kibela” ?

Le serveur MCP Kibela est une implémentation du Model Context Protocol (MCP) conçue pour s’intégrer à l’API Kibela. En servant de pont entre les assistants IA et Kibela, il permet un accès fluide aux données, contenus et services hébergés dans les espaces de travail Kibela. Cette intégration autorise les agents IA à interroger, récupérer et interagir avec les documents et bases de connaissances stockés dans Kibela, améliorant ainsi les workflows de développement en automatisant des tâches telles que la recherche documentaire, l’extraction d’informations et la collaboration. Le serveur MCP Kibela permet aux développeurs et aux équipes de tirer parti des Large Language Models (LLM) avec des connaissances organisationnelles à jour, facilitant l’exploration de code, la gestion des connaissances et l’automatisation des workflows via des outils et ressources MCP standardisés.

Liste des prompts

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

Liste des ressources

Aucune ressource explicite n’est listée dans la documentation ou les fichiers du dépôt disponibles.

Liste des outils

Aucun outil explicite n’est listé dans la documentation ou les fichiers du dépôt disponibles, tel que server.py (le dépôt est implémenté en TypeScript/Node.js, et il n’existe pas de correspondance directe avec un server.py).

Cas d’usage de ce serveur MCP

• Automatisation de la gestion des connaissances : Intégrez la base de connaissances Kibela avec des LLM pour automatiser la récupération et la synthèse de la documentation organisationnelle.
• Recherche et requête documentaire : Permettez aux assistants IA de trouver, extraire et présenter les informations pertinentes de Kibela aux utilisateurs, pour améliorer la recherche et l’intégration des nouveaux arrivants.
• Automatisation des workflows : Automatisez les tâches répétitives liées à la documentation, telles que la mise à jour des enregistrements ou la génération de rapports à partir du contenu Kibela.
• Amélioration de la collaboration : Facilitez la collaboration pilotée par l’IA en permettant aux agents de suggérer du contenu, de taguer des documents ou de notifier les membres de l’équipe selon l’activité Kibela.

Comment le configurer

Windsurf

1. Vérifiez que Node.js est installé sur votre système.

2. Localisez le fichier de configuration Windsurf (généralement windsurf.config.json).

3. Ajoutez le package du serveur MCP Kibela :
   @kiwamizamurai/mcp-kibela-server@latest

4. Insérez la configuration du serveur MCP sous l’objet mcpServers :

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

5. Enregistrez et redémarrez Windsurf.

6. Vérifiez que le serveur apparaît dans la liste des serveurs MCP.

Claude

1. Installez Node.js si ce n’est pas déjà fait.

2. Trouvez et ouvrez le fichier de configuration de Claude.

3. Ajoutez le serveur MCP Kibela ainsi :

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

4. Redémarrez Claude.

5. Confirmez l’intégration en vérifiant les endpoints MCP disponibles.

Cursor

1. Installez Node.js.

2. Modifiez cursor.config.json ou le fichier de configuration MCP concerné.

3. Ajoutez le fragment suivant :

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

4. Enregistrez et redémarrez Cursor.

5. Testez en lançant une requête liée à Kibela.

Cline

1. Assurez-vous que Node.js est installé.

2. Accédez au fichier de configuration MCP de Cline.

3. Ajoutez l’entrée serveur Kibela :

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

4. Enregistrez vos modifications et redémarrez Cline.

5. Vérifiez que le serveur MCP Kibela fonctionne.

Sécuriser les clés API

Pour sécuriser vos clés API Kibela, utilisez des variables d’environnement. Voici un exemple de configuration :

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

Comment utiliser ce MCP dans les flux

Utilisation du 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 de configuration MCP système, insérez les détails de votre serveur MCP dans ce format JSON :

{
  "kibela": {
    "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. Pensez à remplacer “kibela” par le vrai nom de votre serveur MCP et l’URL par celle de votre propre serveur MCP.

Aperçu

Entre ces tableaux :
Le serveur MCP Kibela fournit une documentation basique, une licence claire et des instructions d’installation pour les principales plateformes. Cependant, il manque des listes explicites d’outils, de ressources et de modèles de prompt dans la documentation publique, ce qui limite son utilité agentique prête à l’emploi. Si cela était ajouté, sa valeur augmenterait. En l’état, il est adapté à une intégration Kibela basique mais pas à des workflows MCP avancés ou hautement configurables.

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