Integrazione Fastn MCP Server

Cosa fa il server “Fastn” MCP?

Il Fastn MCP Server è una piattaforma scalabile progettata per collegare assistenti AI a una vasta gamma di fonti dati esterne, API e servizi di terze parti. Agendo come server unificato, Fastn consente ai workflow guidati dall’AI di connettersi senza soluzione di continuità con piattaforme come Slack, Notion, HubSpot e altre, facilitando attività come l’esecuzione di API in tempo reale, la registrazione dinamica di strumenti e l’error handling avanzato. La sua architettura è pensata per alte prestazioni e flessibilità, rendendolo uno strumento prezioso per sviluppatori che vogliono potenziare le capacità degli assistenti AI in ambienti come Claude, Cursor e altri. Fastn permette di automatizzare query su database, gestire file e orchestrare operazioni complesse guidate da API, ottimizzando la produttività e abilitando applicazioni più intelligenti e contestuali.

Lista dei Prompt

Nessuna informazione fornita nel repository sui template di prompt.

Lista delle Risorse

Nessuna informazione fornita nel repository sulle risorse MCP.

Lista degli Strumenti

Nessuna lista o definizione esplicita di strumenti presente nel repository o in fastn-server.py. Il server sembra esporre funzionalità guidate da API, ma nomi e descrizioni specifiche degli strumenti non sono elencati.

Casi d’uso di questo MCP Server

• Integrazione API
  Collega assistenti AI con servizi come Slack, Notion e HubSpot, abilitando comunicazione semplificata, automazione delle attività e orchestrazione dei flussi di lavoro.
• Operazioni in tempo reale
  Esegue task guidati da API al volo, supportando interazione dinamica tra agenti AI e piattaforme esterne.
• Gestione automatizzata degli spazi di lavoro
  Facilita la configurazione e l’amministrazione degli spazi tramite API, semplificando i processi di onboarding e gestione.
• Logging avanzato e gestione errori
  Fornisce logging robusto e gestione avanzata degli errori, rendendo più semplice per gli sviluppatori monitorare, fare debug e mantenere i workflow AI.

Come configurarlo

Windsurf

1. Assicurati che Python 3.10+ sia installato.
2. Installa il Fastn MCP Server:
   pip install fastn-mcp-server
3. Ottieni la tua API key e Workspace ID dal tuo account Fastn.
4. Configura il MCP Server nel file di configurazione di Windsurf:

   {
       "mcpServers": {
           "fastn": {
               "command": "/path/to/fastn-mcp-server",
               "args": [
                   "--api_key",
                   "YOUR_API_KEY",
                   "--space_id",
                   "YOUR_WORKSPACE_ID"
               ]
           }
       }
   }
   

5. Salva le modifiche e riavvia Windsurf. Verifica che il MCP server sia attivo.

Claude

1. Trova il percorso di fastn-server installato (macOS/Linux: which fastn-server).
2. Apri il file di configurazione di Claude:
   ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
3. Aggiungi la configurazione del MCP server:

   {
       "mcpServers": {
           "fastn": {
               "command": "/path/to/your/uv",
               "args": [
                   "--directory",
                   "/path/to/your/fastn-server",
                   "run",
                   "fastn-server.py",
                   "--api_key",
                   "YOUR_API_KEY",
                   "--space_id",
                   "YOUR_WORKSPACE_ID"
               ]
           }
       }
   }
   

4. Salva e riavvia Claude. Conferma che il MCP server sia disponibile.

Cursor

1. Apri le impostazioni di Cursor.
2. Vai nella sezione “MCP” e clicca su “Aggiungi Nuovo”.
3. Dai un nome al tuo server (es. “fastn”) e seleziona “Command” come tipo.
4. Inserisci la seguente configurazione:

   {
       "mcpServers": {
           "fastn": {
               "command": "/path/to/fastn-mcp-server",
               "args": [
                   "--api_key",
                   "YOUR_API_KEY",
                   "--space_id",
                   "YOUR_WORKSPACE_ID"
               ]
           }
       }
   }
   

5. Salva e riavvia Cursor.

Cline

Nessuna istruzione specifica di configurazione fornita per Cline.

Protezione delle API Key

Usa variabili d’ambiente per informazioni sensibili.
Esempio:

{
    "mcpServers": {
        "fastn": {
            "env": {
                "FASTN_API_KEY": "your_api_key",
                "FASTN_SPACE_ID": "your_space_id"
            },
            "inputs": {
                "api_key": "${FASTN_API_KEY}",
                "space_id": "${FASTN_SPACE_ID}"
            }
        }
    }
}

Come usare questo MCP nei flow

Utilizzo del MCP in FlowHunt

Per integrare MCP server nel tuo workflow FlowHunt, inizia aggiungendo il componente MCP al tuo flow e collegandolo al tuo agente AI:

Clicca sul componente MCP per aprire il pannello di configurazione. Nella sezione di configurazione MCP di sistema, inserisci i dettagli del tuo MCP server usando questo formato JSON:

{
  "fastn": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Una volta configurato, l’agente AI sarà in grado di usare questo MCP come strumento con accesso a tutte le sue funzioni e capacità. Ricordati di cambiare “fastn” con il vero nome del tuo MCP server e sostituire la URL con quella del tuo server MCP.

Panoramica

Paragrafo di valutazione:
Il server Fastn MCP fornisce una documentazione solida per la configurazione e l’integrazione API generale, ma manca di informazioni dettagliate su prompt disponibili, risorse e strumenti, il che può ostacolare l’adozione rapida da parte di alcuni utenti. Il supporto alle principali piattaforme e la gestione sicura delle credenziali sono un punto di forza, ma l’assenza di sampling e supporto roots (in base alla documentazione disponibile) limita la sua componibilità complessiva.

MCP Score