
Intégration du serveur ModelContextProtocol (MCP)
Le serveur ModelContextProtocol (MCP) agit comme un pont entre les agents IA et les sources de données externes, API et services, permettant aux utilisateurs de...
Le serveur Nocodb MCP de FlowHunt permet aux agents IA et LLMs de se connecter et gérer en toute sécurité les bases de données Nocodb, automatisant les opérations CRUD, les schémas et les traitements de données en masse dans vos workflows.
Le serveur Nocodb MCP sert de passerelle entre les assistants IA et les bases de données Nocodb en utilisant le Model Context Protocol (MCP). Ce serveur permet aux clients pilotés par IA d’effectuer sans effort des opérations CRUD (Créer, Lire, Mettre à jour, Supprimer) sur les tables Nocodb, facilitant ainsi la gestion des données. En exposant les fonctionnalités de la base via l’interface MCP, il permet aux LLMs et agents IA d’interroger, créer, modifier et supprimer des enregistrements ou des colonnes, et même de créer des tables à partir de fichiers. Cette intégration améliore la productivité des développeurs en automatisant et standardisant les interactions avec la base de données, rendant plus simple la création, le test et le déploiement d’applications IA centrées sur la donnée.
example_upload.json
) pouvant être traités pour créer ou mettre à jour des tables.docs/sample-bulk
pour démo et contexte.settings.json
).{
"mcpServers": {
"nocodb-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["@edwinbernadus/nocodb-mcp-server@latest"]
}
}
}
{
"mcpServers": {
"nocodb-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["@edwinbernadus/nocodb-mcp-server@latest"]
}
}
}
{
"mcpServers": {
"nocodb-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["@edwinbernadus/nocodb-mcp-server@latest"]
}
}
}
{
"mcpServers": {
"nocodb-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["@edwinbernadus/nocodb-mcp-server@latest"]
}
}
}
Sécurisation des clés API
Stockez les clés API dans des variables d’environnement pour la sécurité. Exemple :
{
"env": {
"NOCODB_API_KEY": "votre-cle-nocodb"
},
"inputs": {
"api_key": "${NOCODB_API_KEY}"
}
}
Utilisation du MCP dans FlowHunt
Pour intégrer des serveurs MCP à 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 système MCP, insérez les détails de votre serveur MCP au format JSON suivant :
{
"nocodb-mcp": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://votreserveurmcp.example/chemindu/mcp/url"
}
}
Une fois configuré, l’agent IA pourra utiliser ce MCP comme outil et accéder à toutes ses fonctions. Pensez à changer “nocodb-mcp” par le nom réel de votre serveur MCP et à remplacer l’URL par l’adresse de votre serveur.
Section | Disponibilité | Détails/Remarques |
---|---|---|
Vue d’ensemble | ✅ | Description complète et capacités dans README.md |
Liste des modèles de prompts | ✅ | Templates de prompts listés dans README.md |
Liste des ressources | ✅ | Tables, schémas, fichiers ; voir README.md/example_upload.json |
Liste des outils | ✅ | CRUD, bulk, upload ; détaillés dans README et API_FUNCTION.md |
Sécurisation des clés API | ✅ | env.example et instructions de configuration |
Prise en charge du sampling (moins important) | ⛔ | Non mentionné |
Sur la base de la documentation et de la structure disponibles, le serveur Nocodb MCP offre une solide intégration MCP, un jeu clair de templates de prompts, de ressources et d’instructions d’installation. Il n’y a cependant pas de documentation explicite pour Roots ou le sampling, ce qui peut limiter sa polyvalence dans des scénarios avancés. Dans l’ensemble, c’est un serveur MCP pratique et bien documenté pour les workflows base de données.
Possède une LICENCE | ⛔ |
---|---|
Au moins un outil | ✅ |
Nombre de forks | 7 |
Nombre d’étoiles | 24 |
Le serveur Nocodb MCP permet aux assistants IA et LLMs d’effectuer des opérations CRUD automatisées, des modifications de schéma et la création de tables à partir de fichiers sur des bases Nocodb via le Model Context Protocol. Cela rend les interactions avec la base de données transparentes et programmables au sein de workflows IA.
Les opérations prises en charge incluent la récupération d’enregistrements, la création, la mise à jour ou la suppression d’enregistrements, l’ajout ou la suppression de colonnes, la gestion des enregistrements en masse, et la création de tables à partir de fichiers téléchargés.
Les cas d’usage incluent l’automatisation de la gestion de base, la migration ou l’initialisation de données via des fichiers JSON, l'évolution de schémas de façon programmatique, la gestion de données en masse, et l’alimentation de dashboards IA ou d’outils de reporting avec un accès aux données en temps réel.
Stockez votre clé API Nocodb dans des variables d'environnement et référencez-la dans la configuration du serveur, par exemplexa0: { \"env\": { \"NOCODB_API_KEY\": \"votre-cle-nocodb\" }, \"inputs\": { \"api_key\": \"${NOCODB_API_KEY}\" } }
Ajoutez le composant MCP à votre flow, ouvrez son panneau de configuration et renseignez les informations du serveur Nocodb MCP dans la configuration système. Votre agent IA pourra alors utiliser toutes les capacités du serveur comme outils dans votre workflow.
Connectez vos agents IA à Nocodb pour des opérations CRUD sans effort, l'évolution des schémas et des tâches de données en masse. Accélérez le développement et dynamisez vos flows avec un accès robuste à la base de données.
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