Chargebee MCP Server-integrasjon

Chargebee MCP Server-integrasjon

AI MCP Chargebee Billing

Hva gjør “Chargebee” MCP Server?

Chargebee MCP (Model Context Protocol) Server er laget for å koble AI-assistenter til eksterne datakilder, API-er og tjenester, og forenkler prosessen med å integrere virkelige forretningsarbeidsflyter i AI-drevne utviklingsmiljøer. Ved å fungere som en bro mellom AI-klienter og systemer som databaser, fillagring og SaaS-verktøy, muliggjør Chargebee MCP Server oppgaver som å hente faktureringsdata, innhente kundeinformasjon eller automatisere abonnementshåndtering. Denne integrasjonen gir utviklere og forretningsbrukere mulighet til å øke produktiviteten, automatisere rutineoppgaver og levere kontekstbevisste løsninger direkte i sine utviklings- eller driftsarbeidsflyter.

Liste over prompts

Ingen prompt-maler funnet i de oppgitte depot-filene.

Liste over ressurser

Ingen eksplisitte MCP-ressurser ble dokumentert i de tilgjengelige depot-filene.

Liste over verktøy

Ingen verktøy funnet i server.py eller de tilgjengelige kodefilene under den oppgitte URL-en.

Bruksområder for denne MCP-serveren

Ingen bruksområder ble beskrevet i depotet eller dokumentasjonen.

Slik setter du det opp

Windsurf

  1. Sørg for at nødvendige forutsetninger som Node.js er installert på systemet ditt.
  2. Finn Windsurf-konfigurasjonsfilen din (f.eks. windsurf.config.json).
  3. Legg til Chargebee MCP Server i mcpServers-objektet slik det vises i konfigurasjonseksempelet under.
  4. Lagre konfigurasjonen din og start Windsurf på nytt.
  5. Bekreft oppsettet ved å sjekke MCP-servertilkoblingen i Windsurf.
{
  "mcpServers": {
    "chargebee-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["@chargebee/mcp-server@latest"]
    }
  }
}

Merk: Sikre API-nøklene dine ved å bruke miljøvariabler.
Eksempel:

{
  "mcpServers": {
    "chargebee-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["@chargebee/mcp-server@latest"],
      "env": {
        "CHARGEBEE_API_KEY": "${CHARGEBEE_API_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "api_key": "${CHARGEBEE_API_KEY}"
      }
    }
  }
}

Claude

  1. Installer forutsetninger (Node.js, npm).
  2. Åpne Claudes konfigurasjonsfil.
  3. Legg til Chargebee MCP Server-oppføringen som vist under.
  4. Start Claude på nytt.
  5. Bekreft at MCP-serveren er tilgjengelig i Claude-grensesnittet.
{
  "mcpServers": {
    "chargebee-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["@chargebee/mcp-server@latest"]
    }
  }
}

Cursor

  1. Sjekk at Node.js er installert.
  2. Rediger Cursor-konfigurasjonsfilen.
  3. Sett inn Chargebee MCP Server JSON-konfigurasjonen.
  4. Lagre endringene og start Cursor på nytt.
  5. Valider MCP-serverintegrasjonen.
{
  "mcpServers": {
    "chargebee-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["@chargebee/mcp-server@latest"]
    }
  }
}

Cline

  1. Sett opp Node.js som forutsetning.
  2. Finn og rediger Cline-konfigurasjonen.
  3. Legg til Chargebee MCP Server-konfigurasjonen som vist.
  4. Lagre filen og start Cline på nytt.
  5. Bekreft at MCP-tilkoblingen er etablert.
{
  "mcpServers": {
    "chargebee-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["@chargebee/mcp-server@latest"]
    }
  }
}

Merk: Sikre API-nøkler ved å bruke miljøvariabler slik det vises i Windsurf-seksjonen over.

Slik bruker du denne MCP-en i flows

Bruke MCP i FlowHunt

For å integrere MCP-servere i FlowHunt-arbeidsflyten din, start med å legge til MCP-komponenten i flowen og koble den til AI-agenten din:

FlowHunt MCP flow

Klikk på MCP-komponenten for å åpne konfigurasjonspanelet. I systemets MCP-konfigurasjonsseksjon setter du inn MCP-serverdetaljene dine med dette JSON-formatet:

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

Når dette er konfigurert, kan AI-agenten nå bruke denne MCP-en som et verktøy med tilgang til alle dens funksjoner og muligheter. Husk å endre “chargebee-mcp” til det faktiske navnet på din MCP-server og bytt ut URL-en med din egen MCP-server-URL.


Oversikt

SeksjonTilgjengeligDetaljer/Notater
Oversikt
Liste over Prompts
Liste over Ressurser
Liste over Verktøy
Sikring av API-nøkler
Sampling-støtte (mindre viktig i vurdering)

Jeg vil gi denne MCP-serverdokumentasjonen og implementasjonen en score på 2/10, da depotet gir nesten ingen informasjon om prompts, ressurser, verktøy eller bruksområder. Bare generiske konfigurasjons- og integrasjonsinstruksjoner kan utledes.


MCP-score

Har en lisens
Har minst ett verktøy
Antall forks0
Antall stjerner0

Vanlige spørsmål

Hva er Chargebee MCP Server?

Chargebee MCP Server fungerer som en bro mellom FlowHunt AI-agenter og eksterne forretningssystemer som faktureringsplattformer, og gjør det enkelt å automatisere abonnementshåndtering, hente kundeinformasjon og effektivisere faktureringsprosesser.

Hvordan sikrer jeg mine Chargebee API-nøkler?

Lagre dine Chargebee API-nøkler som miljøvariabler i MCP-serverkonfigurasjonen. Dette sikrer at sensitiv informasjon aldri eksponeres i kode eller logger.

Hva kan jeg automatisere med Chargebee MCP Server?

Du kan automatisere faktureringsspørringer, abonnementshåndtering, uthenting av kundedata og integrere forretningslogikk fra virkeligheten i dine AI-drevne arbeidsflyter.

Hva er forutsetningene for oppsett?

Du trenger Node.js installert og tilgang til konfigurasjonsfilene for den valgte klienten (Windsurf, Claude, Cursor eller Cline).

Finnes det prompt-maler eller verktøy inkludert?

Ingen prompt-maler eller dedikerte verktøy er for øyeblikket inkludert i Chargebee MCP Server-dokumentasjonen. Integrasjonen fokuserer på tilkobling og automatisering mot eksterne tjenester.

Integrer Chargebee med FlowHunt AI

Gjør utviklings- og driftsarbeidsflytene dine kraftigere ved å koble FlowHunt til Chargebee. Automatiser fakturering, abonnementshåndtering og henting av kundedata direkte fra dine AI-flows.

Lær mer

ModelContextProtocol (MCP) Server-integrering
ModelContextProtocol (MCP) Server-integrering

ModelContextProtocol (MCP) Server-integrering

ModelContextProtocol (MCP) Server fungerer som en bro mellom AI-agenter og eksterne datakilder, API-er og tjenester, slik at FlowHunt-brukere kan bygge kontekst...

3 min lesing
AI Integration +4
Model Context Protocol (MCP) Server
Model Context Protocol (MCP) Server

Model Context Protocol (MCP) Server

Model Context Protocol (MCP) Server fungerer som en bro mellom AI-assistenter og eksterne datakilder, API-er og tjenester, og muliggjør sømløs integrasjon av ko...

3 min lesing
AI MCP +4
Tianji MCP Server
Tianji MCP Server

Tianji MCP Server

Tianji MCP Server kobler AI-assistenter til eksterne datakilder, API-er og tjenester, og bygger bro mellom AI-modeller og virkelige ressurser for forbedret auto...

3 min lesing
AI MCP Server +5