Integração do Fastn MCP Server

O que o Fastn MCP Server faz?

O Fastn MCP Server é uma plataforma escalável projetada para conectar assistentes de IA a uma ampla variedade de fontes de dados externas, APIs e serviços de terceiros. Atuando como um servidor unificado, o Fastn possibilita que fluxos de trabalho impulsionados por IA se conectem perfeitamente a plataformas como Slack, Notion, HubSpot e outras, facilitando tarefas como execução de APIs em tempo real, registro dinâmico de ferramentas e tratamento robusto de erros. Sua arquitetura é pensada para alto desempenho e flexibilidade, tornando-o um recurso valioso para desenvolvedores que desejam ampliar as capacidades de assistentes de IA em ambientes como Claude, Cursor e outros. O Fastn permite automatizar consultas a bancos de dados, gerenciar arquivos e orquestrar operações complexas baseadas em APIs, otimizando a produtividade e promovendo aplicações mais inteligentes e contextuais.

Lista de Prompts

Nenhuma informação fornecida no repositório sobre templates de prompt.

Lista de Recursos

Nenhuma informação fornecida no repositório sobre recursos MCP.

Lista de Ferramentas

Não há lista explícita de ferramentas ou definições de ferramentas presentes no repositório ou em fastn-server.py. O servidor aparenta expor funcionalidades guiadas por API, mas nomes e descrições específicas de ferramentas não são listados.

Casos de Uso deste MCP Server

• Integração de API
  Conecta assistentes de IA com serviços como Slack, Notion e HubSpot, permitindo comunicação otimizada, automação de tarefas e orquestração de fluxos de trabalho.
• Operações em Tempo Real
  Executa tarefas orientadas por API instantaneamente, suportando interação dinâmica entre agentes de IA e plataformas externas.
• Gerenciamento Automatizado de Workspaces
  Facilita a configuração e administração de workspaces via API, simplificando processos de onboarding e gestão.
• Registro e Tratamento de Erros Aprimorados
  Oferece registro robusto de logs e gerenciamento de erros, facilitando para desenvolvedores o monitoramento, depuração e manutenção de fluxos de trabalho baseados em IA.

Como configurar

Windsurf

1. Certifique-se de que o Python 3.10+ está instalado.
2. Instale o Fastn MCP Server:
   pip install fastn-mcp-server
3. Obtenha sua chave de API e o ID do Workspace na sua conta Fastn.
4. Configure o MCP Server no arquivo de configuração do Windsurf:

   {
       "mcpServers": {
           "fastn": {
               "command": "/path/to/fastn-mcp-server",
               "args": [
                   "--api_key",
                   "YOUR_API_KEY",
                   "--space_id",
                   "YOUR_WORKSPACE_ID"
               ]
           }
       }
   }
   

5. Salve as alterações e reinicie o Windsurf. Verifique se o MCP server está em execução.

Claude

1. Encontre o caminho do fastn-server instalado (macOS/Linux: which fastn-server).
2. Abra o arquivo de configuração do Claude:
   ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
3. Adicione a configuração do MCP server:

   {
       "mcpServers": {
           "fastn": {
               "command": "/path/to/your/uv",
               "args": [
                   "--directory",
                   "/path/to/your/fastn-server",
                   "run",
                   "fastn-server.py",
                   "--api_key",
                   "YOUR_API_KEY",
                   "--space_id",
                   "YOUR_WORKSPACE_ID"
               ]
           }
       }
   }
   

4. Salve e reinicie o Claude. Confirme se o MCP server está disponível.

Cursor

1. Abra as configurações do Cursor.
2. Navegue até a seção “MCP” e clique em “Adicionar Novo”.
3. Dê um nome ao servidor (por exemplo, “fastn”) e selecione “Comando” como tipo.
4. Insira a seguinte configuração:

   {
       "mcpServers": {
           "fastn": {
               "command": "/path/to/fastn-mcp-server",
               "args": [
                   "--api_key",
                   "YOUR_API_KEY",
                   "--space_id",
                   "YOUR_WORKSPACE_ID"
               ]
           }
       }
   }
   

5. Salve e reinicie o Cursor.

Cline

Nenhuma instrução específica de configuração fornecida para o Cline.

Protegendo Chaves de API

Utilize variáveis de ambiente para informações sensíveis.
Exemplo:

{
    "mcpServers": {
        "fastn": {
            "env": {
                "FASTN_API_KEY": "your_api_key",
                "FASTN_SPACE_ID": "your_space_id"
            },
            "inputs": {
                "api_key": "${FASTN_API_KEY}",
                "space_id": "${FASTN_SPACE_ID}"
            }
        }
    }
}

Como utilizar este MCP em fluxos

Usando MCP no FlowHunt

Para integrar servidores MCP em seu fluxo FlowHunt, comece adicionando o componente MCP ao seu fluxo e conectando-o ao seu agente de IA:

Clique no componente MCP para abrir o painel de configuração. Na seção de configuração do MCP do sistema, insira os detalhes do seu servidor MCP usando este formato JSON:

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

Depois de configurado, o agente de IA já pode usar este MCP como uma ferramenta com acesso a todas as suas funções e capacidades. Lembre-se de alterar “fastn” para o nome real do seu servidor MCP e substituir a URL pela URL do seu MCP.

Visão Geral

Parágrafo de avaliação:
O Fastn MCP Server oferece documentação sólida para configuração e integração geral de APIs, mas carece de informações detalhadas sobre prompts, recursos e ferramentas disponíveis, o que pode dificultar a adoção rápida por alguns usuários. Seu suporte a plataformas-chave e o gerenciamento seguro de credenciais são pontos positivos, mas a ausência de sampling e suporte a roots (com base na documentação disponível) mantém sua composabilidade geral limitada.

Pontuação MCP