Kibela MCP Server-integrasjon

Hva gjør “Kibela” MCP Server?

Kibela MCP Server er en implementering av Model Context Protocol (MCP) designet for å integreres med Kibela API. Ved å fungere som en bro mellom AI-assistenter og Kibela, muliggjør den sømløs tilgang til eksterne data, innhold og tjenester lagret i Kibela-arbeidsområder. Denne integrasjonen gjør det mulig for AI-agenter å forespørre, hente og samhandle med dokumenter og kunnskapsbaser lagret i Kibela, og forbedrer utviklingsarbeidsflyter ved å automatisere oppgaver som dokumentsøk, informasjonsuthenting og samarbeid. Kibela MCP Server gir utviklere og team mulighet til å utnytte Large Language Models (LLMs) med oppdatert organisasjonskunnskap, og muliggjør effektiv utforskning av kodebaser, kunnskapsforvaltning og automatisering av arbeidsflyter gjennom standardiserte MCP-verktøy og ressurser.

Liste over prompts

Ingen promptmaler er nevnt eller definert i tilgjengelig dokumentasjon eller repository-filer.

Liste over ressurser

Ingen eksplisitte ressurser er oppført i tilgjengelig dokumentasjon eller repository-filer.

Liste over verktøy

Ingen eksplisitte verktøy er oppført i tilgjengelig dokumentasjon eller repository-filer som server.py (repoet er implementert i TypeScript/Node.js, og det finnes ingen direkte mapping til en server.py).

Bruksområder for denne MCP Serveren

• Automatisert kunnskapsforvaltning: Integrer Kibelas kunnskapsbase med LLM-er for å automatisere uthenting og oppsummering av organisasjonsdokumentasjon.
• Dokumentsøk og forespørsler: Gjør det mulig for AI-assistenter å finne, trekke ut og vise relevant informasjon fra Kibela for brukere, og forbedre arbeidsflyter for forskning og onboarding.
• Arbeidsflytautomatisering: Automatiser repeterende dokumentasjonsrelaterte oppgaver, som å oppdatere poster eller generere rapporter fra Kibela-innhold.
• Samarbeidsforbedring: Legg til rette for AI-drevet samarbeid ved at agenter kan foreslå innhold, tagge dokumenter eller varsle teammedlemmer basert på aktivitet i Kibela.

Hvordan sette opp

Windsurf

1. Sørg for at Node.js er installert på systemet ditt.

2. Finn Windsurf-konfigurasjonsfilen (vanligvis windsurf.config.json).

3. Legg til Kibela MCP Server-pakken:
   @kiwamizamurai/mcp-kibela-server@latest

4. Sett inn MCP-serverkonfigurasjonen under objektet mcpServers:

   {
     "mcpServers": {
       "kibela": {
         "command": "npx",
         "args": ["@kiwamizamurai/mcp-kibela-server@latest"]
       }
     }
   }
   

5. Lagre og start Windsurf på nytt.

6. Bekreft at serveren vises i MCP-serverlisten.

Claude

1. Installer Node.js hvis det ikke allerede er installert.

2. Finn og åpne Claudes konfigurasjonsfil.

3. Legg til Kibela MCP Server slik:

   {
     "mcpServers": {
       "kibela": {
         "command": "npx",
         "args": ["@kiwamizamurai/mcp-kibela-server@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Start Claude på nytt.

5. Bekreft integrasjonen ved å sjekke tilgjengelige MCP-endepunkter.

Cursor

1. Installer Node.js.

2. Rediger cursor.config.json eller relevant MCP-konfigurasjonsfil.

3. Legg til følgende utdrag:

   {
     "mcpServers": {
       "kibela": {
         "command": "npx",
         "args": ["@kiwamizamurai/mcp-kibela-server@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Lagre og start Cursor på nytt.

5. Test ved å initiere en Kibela-relatert forespørsel.

Cline

1. Sørg for at Node.js er installert.

2. Åpne Cline MCP-konfigurasjonsfilen.

3. Legg til Kibela-serveroppføringen:

   {
     "mcpServers": {
       "kibela": {
         "command": "npx",
         "args": ["@kiwamizamurai/mcp-kibela-server@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Lagre endringene dine og start Cline på nytt.

5. Sjekk at Kibela MCP Server kjører.

Sikring av API-nøkler

For å sikre dine Kibela API-nøkler, bruk miljøvariabler. Her er et eksempel på konfigurasjon:

{
  "mcpServers": {
    "kibela": {
      "command": "npx",
      "args": ["@kiwamizamurai/mcp-kibela-server@latest"],
      "env": {
        "KIBELA_API_KEY": "${KIBELA_API_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "workspace": "your_workspace_name"
      }
    }
  }
}

Hvordan bruke denne MCP-en i flows

Bruke MCP i FlowHunt

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

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

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

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

Oversikt

Mellom disse tabellene:
Kibela MCP Server tilbyr grunnleggende dokumentasjon, en tydelig lisens og oppsettveiledning for de viktigste plattformene. Imidlertid mangler den eksplisitte lister over verktøy, ressurser og promptmaler i den offentlige dokumentasjonen, noe som begrenser dens agentnytte ut av boksen. Hvis dette ble lagt til, ville verdien økt. Per nå passer den for grunnleggende Kibela-integrasjon, men ikke for avanserte eller svært konfigurerbare MCP-arbeidsflyter.

MCP-score