Paddle MCP Server-integrasjon

Hva gjør “Paddle” MCP Server?

Paddle MCP (Model Context Protocol) Server er en bro mellom AI-assistenter og Paddle API, og muliggjør effektiv håndtering av produktkataloger, fakturering, abonnement og finansielle rapporter. Ved å eksponere Paddles rike utvalg av handels- og faktureringsfunksjoner gjennom MCP, lar den AI-drevne verktøy som Claude, Cursor eller Windsurf kommunisere sikkert med Paddles API-er. Denne integrasjonen gjør det mulig med intelligent automatisering av utviklerarbeidsflyter som å hente produkter, opprette nye katalogoppføringer, administrere kunder eller generere forretningsrapporter. Ved å overføre disse oppgavene til Paddle MCP Server kan utviklere og AI-agenter raskt få tilgang til oppdaterte fakturerings- og produktdata, administrere priser og utføre komplekse operasjoner uten manuell inngripen, noe som øker effektiviteten og nøyaktigheten i SaaS-produktutvikling og -drift.

Liste over promptmaler

Ingen promptmaler er eksplisitt nevnt i depotet eller dokumentasjonen.

Liste over ressurser

Ingen eksplisitte MCP-ressurser er nevnt i depotet eller dokumentasjonen.

Liste over verktøy

Basert på README og funksjonslisten indikeres følgende verktøy levert av Paddle MCP Server:

• List products: Henter listen over produkter i din Paddle-katalog.
• Create product: Legger til et nytt produkt i din Paddle-katalog.
• List prices: Henter prisinformasjon for produkter.
• Create price: Legger til en ny pris for et eksisterende produkt.
• List customers: Henter en liste over kunder.
• List transactions: Henter en liste over transaksjoner.
• List subscriptions: Henter alle abonnement administrert i Paddle.
• Create custom report: Genererer tilpassede finansielle analyserapporter.

Bruksområder for denne MCP-serveren

• Produktkatalogadministrasjon: Enkel visning, oppretting og oppdatering av produkter i din Paddle-katalog via AI-assistenter eller IDE-plugins, forenkler katalogarbeid og reduserer manuelle feil.
• Abonnements- og faktureringsoperasjoner: Få rask tilgang til, vis og administrer abonnement og kunders fakturadetaljer, som gjør det enklere å håndtere SaaS-faktureringslogikk i utviklingsmiljøer.
• Finansiell rapportering: Opprett og hent finansielle og forretningsrapporter for analyse eller revisjon direkte via AI-verktøy, og automatiser komplekse rapporteringsoppgaver.
• Automatisering av kundestøtte: Aktiver AI-drevne arbeidsflyter for kundestøtte for å hente kundedata, løse faktureringsforespørsler eller oppdatere kundeposter, og forbedre supporteffektiviteten.
• API-drevne handelsintegrasjoner: Bruk MCP-serveren som automasjonslag for å integrere Paddles fakturerings- og handelsfunksjonalitet i egne apper, bots eller interne verktøy.

Slik setter du det opp

Windsurf

1. Forutsetninger: Forsikre deg om at Node.js er installert.
2. Skaff Paddle API-nøkkel: Opprett/administrer API-nøkkel i Paddles utviklerverktøy.
3. Rediger konfigurasjon: Legg til Paddle MCP-serveren i Windsurf MCP-konfigurasjonen.
4. Sett inn JSON-snutt:

   {
     "mcpServers": {
       "paddle": {
         "command": "npx",
         "args": ["-y", "@paddle/paddle-mcp", "--api-key=PADDLE_API_KEY", "--environment=sandbox"]
       }
     }
   }
   

5. Lagre og start på nytt: Lagre konfigurasjonen og start Windsurf på nytt.
6. Verifiser: Sjekk tilgjengeligheten til Paddle MCP-serveren i Windsurf.

Sikker lagring av API-nøkler

Eksempel med miljøvariabler:

{
  "mcpServers": {
    "paddle": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@paddle/paddle-mcp"],
      "env": {
        "PADDLE_API_KEY": "your_api_key",
        "PADDLE_ENVIRONMENT": "sandbox"
      }
    }
  }
}

Claude

1. Forutsetninger: Forsikre deg om at Node.js er installert.
2. Hent API-nøkkel: Skaff fra Paddle utviklerverktøy.
3. Rediger MCP-konfig: Legg til Paddle MCP JSON i konfigurasjonen.
4. Sett inn JSON-snutt:

   {
     "mcpServers": {
       "paddle": {
         "command": "npx",
         "args": ["-y", "@paddle/paddle-mcp", "--api-key=PADDLE_API_KEY", "--environment=production"]
       }
     }
   }
   

5. Lagre og start Claude på nytt.

Sikker lagring av API-nøkler

Bruk miljøvariabler som vist over.

Cursor

1. Forutsetninger: Node.js installert.
2. Hent API-nøkkel: Fra Paddle utviklerverktøy.
3. Rediger konfig: Legg til MCP-serveren i Cursors konfigurasjon.
4. Sett inn JSON-snutt:

   {
     "mcpServers": {
       "paddle": {
         "command": "npx",
         "args": ["-y", "@paddle/paddle-mcp", "--api-key=PADDLE_API_KEY", "--environment=sandbox"]
       }
     }
   }
   

5. Start Cursor på nytt og verifiser Paddle MCP-integrasjon.

Sikker lagring av API-nøkler

Bruk miljøbasert metode som over.

Cline

1. Forutsetninger: Forsikre deg om at Node.js er installert.
2. API-nøkkel: Skaff fra Paddles utviklerverktøy.
3. Konfigurasjonsfil: Legg til Paddle MCP i konfigurasjonen.
4. Eksempel-JSON:

   {
     "mcpServers": {
       "paddle": {
         "command": "npx",
         "args": ["-y", "@paddle/paddle-mcp", "--api-key=PADDLE_API_KEY", "--environment=sandbox"]
       }
     }
   }
   

5. Lagre og start Cline på nytt.

Sikker lagring av API-nøkler

Bruk miljøvariabler som beskrevet over.

Slik bruker du denne MCP-en i flows

Bruke MCP i FlowHunt

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

Klikk på MCP-komponenten for å åpne konfigurasjonspanelet. I systemets MCP-konfigurasjonsseksjon, sett inn din MCP server-info i dette JSON-formatet:

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

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

Oversikt

Basert på tilgjengelig informasjon tilbyr Paddle MCP server et solid sett med verktøy og oppsettsinstruksjoner, men mangler eksplisitte promptmaler og ressursdefinisjoner i dokumentasjonen. Sikkerhetsveiledningen er tydelig, og funksjonssettet matcher godt med Paddles API. Fraværet av roots og sampling-støtte i dokumentasjonen er et mindre hull.

MCP-score

Totalt vil jeg gi denne MCP-serveren 6/10. Den dekker det grunnleggende for Paddle API-automatisering, gir tydelig oppsett- og sikkerhetsveiledning, og eksponerer nøkkelverktøy, men mangler avanserte MCP-funksjoner som ressurser, promptmaler, roots og sampling-støtte i dokumentasjonen.