Intégration du serveur MCP Webflow

Que fait le serveur MCP “Webflow” ?

Le serveur MCP Webflow est une couche d’intégration permettant aux assistants IA, comme Claude, d’interagir avec les API de Webflow. En connectant des modèles d’IA à Webflow, ce serveur permet aux développeurs et outils pilotés par IA d’accéder, d’interroger et de manipuler les données des sites Webflow de façon programmatique. Ses fonctionnalités clés incluent la récupération d’informations détaillées sur les sites Webflow, telles que les noms de site, identifiants, domaines, paramètres de localisation, etc. Cela améliore les flux de développement en permettant la gestion automatisée des sites, l’analyse de données et des interactions contextuelles directement depuis les plateformes IA, facilitant ainsi l’intégration des ressources Webflow dans des chaînes d’outils et pipelines d’automatisation plus larges.

Liste des prompts

Aucun modèle de prompt n’est mentionné dans le dépôt.

Liste des ressources

Aucune ressource explicite n’est listée dans la documentation ou le code disponible.

Liste des outils

• get_sites

  • Récupère la liste de tous les sites Webflow accessibles à l’utilisateur authentifié. Retourne des informations comme le nom d’affichage, le nom court, les identifiants de site et d’espace de travail, les dates de création et de mise à jour, l’URL de prévisualisation, le fuseau horaire, les domaines personnalisés, les paramètres de localisation et les préférences de collecte de données.

• get_site

  • Récupère des informations détaillées sur un site Webflow spécifique, identifié par son siteId. Retourne le même jeu de données détaillées que get_sites mais pour un seul site.

Cas d’usage de ce serveur MCP

• Découverte de sites Webflow
  • Les développeurs ou agents IA peuvent rapidement lister tous les sites Webflow associés à un compte, facilitant la gestion de multiples projets web.
• Gestion automatisée des sites
  • Récupérez et surveillez les métadonnées (comme les dates de publication, domaines personnalisés et langues) pour un ou plusieurs sites Webflow, permettant des tâches d’administration rationalisées.
• Interactions IA contextuelles
  • Les assistants IA peuvent exploiter les informations détaillées des sites pour répondre aux requêtes utilisateurs ou piloter des workflows d’automatisation en fonction de la configuration des sites.
• Intégration aux pipelines CI/CD
  • Utilisez les informations des sites dans vos déploiements automatisés, publications ou workflows analytiques dans des pipelines de développement plus larges.

Comment le configurer

Windsurf

Aucune instruction spécifique à Windsurf n’est fournie dans le dépôt.

Claude

1. Prérequis
   • Vérifiez que Node.js (v16+) est installé.
   • Installez l’application Claude Desktop.
   • Obtenez un jeton API Webflow.
2. Installer les dépendances
   • Exécutez : npm install
3. Configurer les variables d’environnement
   • Créez un fichier .env avec le contenu suivant :

     WEBFLOW_API_TOKEN=your-api-token
     

4. Configurer Claude Desktop
   • Ouvrez le fichier de configuration de Claude :
     • Pour MacOS : ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
     • Pour Windows : %AppData%\Claude\claude_desktop_config.json
   • Ajoutez/modifiez :

     {
         "mcpServers": {
             "webflow": {
                 "command": "node",
                 "args": [
                     "/CHEMIN/ABSOLU/VERS/build/index.js"
                 ],
                 "env": {
                     "WEBFLOW_API_TOKEN": "your-api-token"
                 }
             }
         }
     }
     

   • Sauvegardez et redémarrez Claude Desktop.

Sécurisation des clés API (exemple env) :

{
    "mcpServers": {
        "webflow": {
            "command": "node",
            "args": [
                "/CHEMIN/ABSOLU/VERS/build/index.js"
            ],
            "env": {
                "WEBFLOW_API_TOKEN": "your-api-token"
            }
        }
    }
}

Cursor

Aucune instruction spécifique à Cursor n’est fournie dans le dépôt.

Cline

Aucune instruction spécifique à Cline n’est fournie dans le dépôt.

Installation via Smithery

• Exécutez :

  npx -y @smithery/cli install @kapilduraphe/webflow-mcp-server --client claude
  

Comment utiliser ce MCP dans les flux

Utiliser le MCP dans FlowHunt

Pour intégrer des serveurs MCP dans votre flux 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 système du MCP, insérez les détails de votre serveur MCP au format JSON suivant :

{
  "webflow": {
    "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 “webflow” par le nom réel de votre serveur MCP et l’URL par l’adresse de votre propre serveur MCP.

Vue d’ensemble

Sur la base des deux tableaux, le serveur MCP Webflow fournit des outils clairs et utiles pour l’intégration Webflow/IA, mais manque de modèles de prompt, de définitions de ressources et de support explicite pour roots ou sampling. La configuration et la documentation sont solides pour Claude, mais les autres plateformes ne sont pas documentées.

Score MCP