
Integrazione del Server ModelContextProtocol (MCP)
Il Server ModelContextProtocol (MCP) funge da ponte tra agenti AI e fonti dati esterne, API e servizi, consentendo agli utenti FlowHunt di costruire assistenti ...
Integra il Paddle MCP Server con FlowHunt per automatizzare le operazioni di catalogo, fatturazione e reportistica utilizzando strumenti AI e accesso API sicuro.
Il Paddle MCP (Model Context Protocol) Server è un ponte tra assistenti AI e l’API Paddle, consentendo una gestione semplificata dei cataloghi prodotti, della fatturazione, degli abbonamenti e dei report finanziari. Esponendo il ricco set di funzionalità commerciali e di fatturazione di Paddle tramite MCP, permette a strumenti AI come Claude, Cursor o Windsurf di interagire in modo sicuro con le API di Paddle. Questa integrazione consente l’automazione intelligente dei flussi di lavoro degli sviluppatori come interrogare prodotti, creare nuove voci di catalogo, gestire clienti o generare report aziendali. Delegando questi compiti al Paddle MCP Server, sviluppatori e agenti AI possono accedere rapidamente a informazioni aggiornate su fatturazione e prodotti, gestire prezzi ed eseguire operazioni complesse senza intervento manuale, migliorando così efficienza e precisione nello sviluppo e nelle operazioni di prodotti SaaS.
Nessun modello di prompt è esplicitamente menzionato nel repository o nella documentazione.
Nessuna risorsa MCP esplicita è menzionata nel repository o nella documentazione.
In base al README e alle funzionalità, si presume che il Paddle MCP Server fornisca i seguenti strumenti:
{
"mcpServers": {
"paddle": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "@paddle/paddle-mcp", "--api-key=PADDLE_API_KEY", "--environment=sandbox"]
}
}
}
Esempio con variabili d’ambiente:
{
"mcpServers": {
"paddle": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "@paddle/paddle-mcp"],
"env": {
"PADDLE_API_KEY": "your_api_key",
"PADDLE_ENVIRONMENT": "sandbox"
}
}
}
}
{
"mcpServers": {
"paddle": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "@paddle/paddle-mcp", "--api-key=PADDLE_API_KEY", "--environment=production"]
}
}
}
Usa le variabili d’ambiente come mostrato sopra.
{
"mcpServers": {
"paddle": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "@paddle/paddle-mcp", "--api-key=PADDLE_API_KEY", "--environment=sandbox"]
}
}
}
Usa l’approccio basato su variabili d’ambiente come sopra.
{
"mcpServers": {
"paddle": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "@paddle/paddle-mcp", "--api-key=PADDLE_API_KEY", "--environment=sandbox"]
}
}
}
Utilizza le variabili d’ambiente come descritto sopra.
Utilizzo di MCP in FlowHunt
Per integrare i server MCP nel tuo workflow FlowHunt, inizia aggiungendo il componente MCP al tuo flusso 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 server MCP usando questo formato JSON:
{
"paddle": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
}
}
Una volta configurato, l’agente AI può ora usare questo MCP come strumento con accesso a tutte le sue funzioni e capacità. Ricorda di cambiare “paddle” con il vero nome del tuo server MCP e di sostituire l’URL con quello del tuo server MCP.
Sezione | Disponibilità | Dettagli/Note |
---|---|---|
Panoramica | ✅ | Panoramica e funzionalità presenti nel README |
Elenco dei Prompt | ⛔ | Nessun modello di prompt MCP esplicito trovato |
Elenco delle Risorse | ⛔ | Nessuna risorsa MCP esplicita trovata |
Elenco degli Strumenti | ✅ | Deducibile dall’elenco delle funzionalità nel README |
Protezione delle chiavi API | ✅ | Uso di variabili d’ambiente ed esempi di configurazione nel README |
Supporto Sampling (meno importante in valutazione) | ⛔ | Nessuna menzione trovata |
Sulla base delle informazioni disponibili, il server Paddle MCP fornisce una solida gamma di strumenti e istruzioni di configurazione, ma non include template di prompt e definizioni di risorse esplicite nella documentazione. Le indicazioni sulla sicurezza sono chiare e il set di funzionalità è ben allineato con l’API Paddle. L’assenza di roots e documentazione per il supporto sampling rappresenta una piccola lacuna.
Ha una LICENSE | ✅ (Apache-2.0) |
---|---|
Ha almeno uno strumento | ✅ |
Numero di Fork | 7 |
Numero di Stelle | 19 |
Globalmente, valuterei questo MCP server 6/10. Copre gli aspetti essenziali per l’automazione API Paddle, offre istruzioni chiare su configurazione e sicurezza, ed espone strumenti chiave, ma manca di funzionalità MCP avanzate come risorse, template di prompt, roots e supporto sampling nella documentazione.
Il Paddle MCP Server funge da ponte tra strumenti AI e l’API Paddle, automatizzando flussi di lavoro come la gestione del catalogo prodotti, la fatturazione, gli abbonamenti e la reportistica finanziaria per prodotti SaaS.
Permette di elencare e creare prodotti, gestire i prezzi, recuperare clienti, visualizzare transazioni e abbonamenti, e generare report finanziari personalizzati tramite assistenti AI e IDE supportati.
Utilizza variabili d’ambiente nella configurazione del server MCP per iniettare in modo sicuro la tua chiave API Paddle, come indicato nelle istruzioni di configurazione per ciascun client.
Sì. Aggiungi il componente MCP al tuo flusso FlowHunt, configurandolo con i dettagli Paddle MCP, e il tuo agente AI avrà accesso a tutte le operazioni supportate di Paddle.
Automazione della fatturazione SaaS e gestione degli abbonamenti, ottimizzazione delle operazioni di catalogo prodotti, generazione di report aziendali e abilitazione di flussi di supporto clienti guidati dall’AI.
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