Integracja Outline MCP Server

Co robi Outline MCP Server?

Outline MCP Server to serwer Model Context Protocol (MCP), który umożliwia asystentom AI płynną interakcję z usługami dokumentacji Outline. Działając jako most między poleceniami w języku naturalnym a wydajnym API zarządzania dokumentami Outline, pozwala agentom AI wykonywać takie zadania, jak wyszukiwanie dokumentów, zarządzanie kolekcjami dokumentów, czytanie lub edycja treści oraz obsługa komentarzy – wszystko poprzez bezpieczny, programowalny interfejs. Ta integracja usprawnia workflow deweloperskie poprzez automatyzację zarządzania wiedzą, optymalizację procesów dokumentacyjnych i umożliwienie bogatszych, kontekstowych interakcji AI z organizacyjnymi bazami wiedzy.

Lista promptów

W repozytorium ani dokumentacji nie opisano żadnych szablonów promptów.

Lista zasobów

W repozytorium ani dokumentacji nie podano szczegółowych zasobów MCP.

Lista narzędzi

• Wyszukiwanie dokumentów: Wyszukiwanie dokumentów w Outline po słowach kluczowych.
• Zarządzanie kolekcjami: Wyświetlanie dostępnych kolekcji i ich struktury dokumentów.
• Czytanie dokumentów: Pobieranie treści dokumentów oraz eksport do markdown.
• Zarządzanie komentarzami: Przeglądanie i dodawanie komentarzy do dokumentów.
• Tworzenie dokumentów: Tworzenie nowych dokumentów w wybranych kolekcjach.
• Edycja dokumentów: Aktualizacja treści dokumentów oraz przenoszenie ich między kolekcjami.
• Zarządzanie backlinkami: Wyświetlanie dokumentów linkujących do danego dokumentu.

Przypadki użycia tego MCP servera

• Wyszukiwanie w bazie wiedzy: Programiści i asystenci AI mogą szybko przeszukiwać dokumentację organizacji w poszukiwaniu informacji lub odpowiedzi za pomocą zapytań w języku naturalnym.
• Automatyczne aktualizacje dokumentacji: Agenci AI mogą programowo tworzyć, aktualizować lub przenosić dokumenty, zapewniając aktualność dokumentacji przy minimalnym nakładzie pracy ręcznej.
• Podsumowywanie i czytanie treści: Pobieranie i przetwarzanie treści dokumentów na potrzeby podsumowań lub przeglądów, co usprawnia przyswajanie i dzielenie się wiedzą.
• Współpraca i feedback: Dodawanie i zarządzanie komentarzami do dokumentów, poprawiając współpracę zespołową i workflow recenzji bezpośrednio z poziomu asystentów AI.
• Wgląd organizacyjny: Analiza backlinków, aby zrozumieć relacje między dokumentami i przepływy wiedzy w organizacji.

Jak to skonfigurować

Windsurf

Nie podano instrukcji konfiguracji specyficznych dla Windsurf.

Claude

Nie podano instrukcji konfiguracji specyficznych dla Claude.

Cursor

1. Zainstaluj Dockera: Upewnij się, że Docker lub Docker Desktop są zainstalowane i uruchomione.
2. Zbuduj obraz Dockera:

   docker buildx build -t mcp-outline .
   

3. Dodaj MCP server w Cursor:
   • Przejdź do zakładki “MCP Servers” i kliknij “Add Server”.
   • Użyj poniższej konfiguracji JSON:

     {
       "mcpServers": {
         "mcp-outline": {
           "command": "docker",
           "args": [
             "run",
             "-i",
             "--rm",
             "--init",
             "-e",
             "DOCKER_CONTAINER=true",
             "-e",
             "OUTLINE_API_KEY",
             "-e",
             "OUTLINE_API_URL",
             "mcp-outline"
           ],
           "env": {
             "OUTLINE_API_KEY": "<YOUR_OUTLINE_API_KEY>",
             "OUTLINE_API_URL": "<YOUR_OUTLINE_API_URL>"
           }
         }
       }
     }
     

4. Ustaw zmienne środowiskowe:
   Podaj swój Outline API key (wymagane) i adres API (opcjonalnie, domyślnie https://app.getoutline.com/api).
5. Debuguj i inspekcja (opcjonalnie):

   npx @modelcontextprotocol/inspector docker run -i --rm --init -e DOCKER_CONTAINER=true --env-file .env mcp-outline
   

Zabezpieczanie kluczy API

Przechowuj swoje klucze jako zmienne środowiskowe. Przykład:

"env": {
  "OUTLINE_API_KEY": "<YOUR_OUTLINE_API_KEY>",
  "OUTLINE_API_URL": "<YOUR_OUTLINE_API_URL>"
}

Cline

Nie podano instrukcji konfiguracji specyficznych dla Cline.

Jak używać tego MCP w flow

Korzystanie z MCP w FlowHunt

Aby zintegrować serwery MCP ze swoim workflow FlowHunt, rozpocznij od dodania komponentu MCP do flow i połączenia go ze swoim agentem AI:

Kliknij komponent MCP, aby otworzyć panel konfiguracji. W sekcji systemowej konfiguracji MCP wklej dane swojego serwera MCP w tym formacie JSON:

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

Po poprawnej konfiguracji agent AI może wykorzystywać ten MCP jako narzędzie ze wszystkimi jego funkcjami i możliwościami. Pamiętaj, aby zamienić “mcp-outline” na rzeczywistą nazwę swojego serwera MCP oraz podać własny adres URL.

Przegląd

Nasza opinia

Outline MCP Server zapewnia solidne narzędzia do zarządzania dokumentami dla integracji AI, oferując jasne instrukcje instalacji oparte na Dockerze i praktyczne narzędzia dla użytkowników Outline. Brak jednak jawnych szablonów promptów i udokumentowanych zasobów, co ogranicza jego uniwersalność od razu po uruchomieniu. Jego ocena jest powyżej średniej pod kątem użyteczności dla deweloperów dzięki przejrzystości konfiguracji i zakresowi narzędzi, ale mogłaby wzrosnąć przy szerszej formalizacji zasobów i promptów.

Ocena MCP