wxflows MCP Server-integrasjon

Hva gjør “wxflows” MCP Server?

wxflows MCP (Model Context Protocol) Server er utviklet for å fungere som en bro mellom AI-assistenter og ulike eksterne datakilder, API-er eller tjenester. Ved å bruke MCP-standarden muliggjør wxflows sikker og modulær integrasjon av AI-drevne arbeidsflyter med virkelige systemer, og forbedrer utviklingsopplevelsen for AI-baserte applikasjoner. Hovedrollen er å forenkle oppgaver som databasespørringer, filbehandling eller API-kall – alt via et enhetlig grensesnitt. Dette gir utviklere mulighet til å lage, administrere og automatisere arbeidsflyter som får tilgang til oppdatert informasjon eller utfører operasjoner mot eksterne systemer, hvor AI-agentene sømløst koordinerer disse handlingene i sitt utviklingsmiljø.

Bruksområder for denne MCP-serveren

Slik setter du den opp

Windsurf

1. Sørg for at Node.js er installert og at utviklingsmiljøet ditt er klart.
2. Åpne din Windsurf-konfigurasjonsfil (vanligvis windsurf.json eller lignende).
3. Legg til wxflows MCP Server med følgende JSON-utdrag:

   {
     "mcpServers": {
       "wxflows": {
         "command": "npx",
         "args": ["@wxflows/mcp-server@latest"],
         "env": {},
         "inputs": {}
       }
     }
   }
   

4. Lagre konfigurasjonsfilen og start Windsurf på nytt.
5. Verifiser at serveren kjører ved å sjekke Windsurf-loggene eller grensesnittet.

Claude

1. Bekreft at du har Claude installert og konfigurert.
2. Finn Claude-konfigurasjonsfilen (claude.config.json eller lignende).
3. Legg til wxflows MCP Server-oppføringen:

   {
     "mcpServers": {
       "wxflows": {
         "command": "npx",
         "args": ["@wxflows/mcp-server@latest"],
         "env": {},
         "inputs": {}
       }
     }
   }
   

4. Lagre endringene og start Claude på nytt.
5. Bekreft servertilgjengelighet i Claude-dashbordet.

Cursor

1. Installer Node.js og sørg for at Cursor er satt opp.
2. Rediger Cursors konfigurasjonsfil.
3. Sett inn MCP-serverkonfigurasjonen:

   {
     "mcpServers": {
       "wxflows": {
         "command": "npx",
         "args": ["@wxflows/mcp-server@latest"],
         "env": {},
         "inputs": {}
       }
     }
   }
   

4. Start Cursor på nytt for at endringer skal tre i kraft.
5. Valider i Cursor UI.

Cline

1. Sett opp Node.js og Cline-miljøet.
2. Gå til din Cline-konfigurasjon.
3. Legg til MCP-serverblokken:

   {
     "mcpServers": {
       "wxflows": {
         "command": "npx",
         "args": ["@wxflows/mcp-server@latest"],
         "env": {},
         "inputs": {}
       }
     }
   }
   

4. Lagre og start Cline på nytt.
5. Sjekk tilkoblingen via Clines grensesnitt.

Sikring av API-nøkler
For å sikre API-nøkler eller legitimasjon, bruk miljøvariabler i konfigurasjonen:

{
  "mcpServers": {
    "wxflows": {
      "command": "npx",
      "args": ["@wxflows/mcp-server@latest"],
      "env": {
        "API_KEY": "${WXFLOWS_API_KEY}"
      },
      "inputs": {}
    }
  }
}

Bytt ut "API_KEY": "${WXFLOWS_API_KEY}" med dine egne hemmelige navn.

Slik bruker du denne MCP-en i flows

Bruke MCP i FlowHunt

For å integrere MCP-servere i din FlowHunt-arbeidsflyt, start med å legge til MCP-komponenten i din flow og koble den til din AI-agent:

Klikk på MCP-komponenten for å åpne konfigurasjonspanelet. I systemets MCP-konfigurasjonsseksjon, legg inn detaljer for din MCP-server med dette JSON-formatet:

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

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

Oversikt

Mellom de to tabellene er min samlede vurdering av dokumentasjonen og tilgjengeligheten for dette MCP-repositoriet basert på tilgjengelig informasjon 2/10. De fleste viktige detaljer om prompts, verktøy og ressurser mangler, selv om oppsettveiledningen er tydelig.

MCP Score