Rapportgeneratie MCP-server

Wat doet de “Rapportgeneratie” MCP-server?

De Rapportgeneratie MCP-server is ontworpen om AI-assistenten te verbinden met robuuste rapportgeneratiemogelijkheden, door externe databronnen en gestructureerde workflows te integreren om het maken en beheren van rapporten te stroomlijnen. Door kernfunctionaliteiten via het Model Context Protocol (MCP) beschikbaar te stellen, kunnen ontwikkelaars en AI-agenten taken automatiseren zoals het verzamelen van gegevens, samenstellen van documenten en formatteren van uitvoer op basis van aanpasbare sjablonen. Integratie in de ontwikkelworkflow verhoogt de productiviteit door naadloze interactie tussen AI-tools en rapportagehulpmiddelen mogelijk te maken, waardoor het eenvoudiger wordt om databasequery’s uit te voeren, bestanden te beheren of externe API’s aan te roepen als onderdeel van de rapportagesamenstelling.

Lijst met Prompts

Er zijn geen specifieke promptsjablonen gevonden in de beschikbare bestanden of documentatie.

Lijst met Bronnen

Er worden geen expliciete bronnen beschreven in de beschikbare repositorybestanden of documentatie.

Lijst met Tools

Er zijn geen tools expliciet vermeld in server.py of gerelateerde bestanden uit de beschikbare repository-inhoud.

Toepassingen van deze MCP-server

• Rapportautomatisering: Automatiseer het volledige proces van het verzamelen van gegevens en het genereren van gestructureerde rapporten, waardoor handmatig werk en fouten worden verminderd.
• Documentassemblage: Stel complexe documenten samen uit meerdere databronnen, waardoor consistentie en standaardisatie over rapporten wordt gegarandeerd.
• Integratie met ontwikkelworkflow: Integreer met ontwikkeltools om rapportgeneratie op aanvraag mogelijk te maken als onderdeel van CI/CD of projecttracking.
• Aangepaste rapportsjablonen: Maak gebruik van aanpasbare sjablonen voor het genereren van verschillende soorten rapporten die zijn afgestemd op diverse zakelijke behoeften.
• Data-gedreven inzichten: Stel AI-assistenten in staat rapporten te genereren op basis van realtime dataquery’s, waarmee teams bruikbare inzichten verkrijgen.

Hoe stel je het in

Windsurf

1. Zorg dat Node.js is geïnstalleerd als vereiste.
2. Open je Windsurf-configuratiebestand (bijvoorbeeld windsurf.config.json).
3. Voeg de Rapportgeneratie MCP-server toe met het volgende JSON-fragment:

   {
     "mcpServers": {
       "report-gen-mcp": {
         "command": "npx",
         "args": ["@klavis-ai/report_generation-mcp-server@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Sla de configuratie op en herstart Windsurf.
5. Controleer of de server draait en toegankelijk is vanuit het MCP-clientpaneel.

API-sleutels beveiligen (Windsurf voorbeeld)

{
  "mcpServers": {
    "report-gen-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["@klavis-ai/report_generation-mcp-server@latest"],
      "env": {
        "API_KEY": "${REPORT_GEN_API_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "api_key": "${REPORT_GEN_API_KEY}"
      }
    }
  }
}

Claude

1. Installeer Node.js als dit nog niet aanwezig is.
2. Lokaliseer het Claude MCP-configuratiebestand.
3. Voeg het volgende toe:

   {
     "mcpServers": {
       "report-gen-mcp": {
         "command": "npx",
         "args": ["@klavis-ai/report_generation-mcp-server@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Sla wijzigingen op en herstart Claude.
5. Controleer of de MCP-server verschijnt in de Claude-integratielijst.

Cursor

1. Controleer of Node.js is geïnstalleerd.
2. Open de Cursor-werkruimte-instellingen.
3. Voeg de serverinvoer toe:

   {
     "mcpServers": {
       "report-gen-mcp": {
         "command": "npx",
         "args": ["@klavis-ai/report_generation-mcp-server@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Sla op en herlaad de Cursor-omgeving.
5. Test door een rapportgeneratietaak te starten.

Cline

1. Zorg dat Node.js is ingesteld.
2. Ga naar het Cline MCP-configuratiebestand.
3. Configureer als volgt:

   {
     "mcpServers": {
       "report-gen-mcp": {
         "command": "npx",
         "args": ["@klavis-ai/report_generation-mcp-server@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Sla op en herstart Cline.
5. Controleer serverdiagnostiek voor succesvolle registratie.

Hoe gebruik je deze MCP in flows

MCP gebruiken in FlowHunt

Om MCP-servers te integreren in je FlowHunt-workflow, begin je met het toevoegen van het MCP-component aan je flow en deze te verbinden met je AI-agent:

Klik op het MCP-component om het configuratiepaneel te openen. Voeg in het systeem MCP-configuratiegedeelte je MCP-serverdetails in met dit JSON-formaat:

{
  "report-gen-mcp": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Na configuratie kan de AI-agent deze MCP nu gebruiken als tool met toegang tot alle functies en mogelijkheden. Vergeet niet "report-gen-mcp" te wijzigen naar de daadwerkelijke naam van je MCP-server en de URL aan te passen naar jouw eigen MCP-server-URL.

Overzicht

Onze mening

Deze MCP-server biedt een nuttige abstractie voor rapportgeneratie, maar het ontbreken van zichtbare promptsjablonen, bronnen en tools in de openbare repository beperkt het directe gebruiksgemak voor ontwikkelaars. Documentatie over specifieke functies of eindpunten zou de bruikbaarheid verbeteren. Zoals het er nu voorstaat, zijn de installatie-instructies duidelijk, maar is het ontdekken van functies beperkt.

MCP-score

De huidige publieke implementatie scoort in totaal een 3 uit 10 voor ontwikkelaarsgereedheid, vanwege het ontbreken van gedetailleerde documentatie, promptsjablonen en tool-/bronomschrijvingen, ondanks de duidelijke installatie-instructies.