Integração do Servidor MCP Kibela

O que faz o Servidor MCP “Kibela”?

O Servidor MCP Kibela é uma implementação do Model Context Protocol (MCP) projetada para integrar com a API do Kibela. Atuando como uma ponte entre assistentes de IA e o Kibela, ele permite acesso contínuo a dados externos, conteúdos e serviços armazenados nos workspaces Kibela. Essa integração possibilita que agentes de IA consultem, recuperem e interajam com documentos e bases de conhecimento do Kibela, aprimorando fluxos de desenvolvimento ao automatizar tarefas como busca de documentos, extração de informações e colaboração. O Servidor MCP Kibela capacita desenvolvedores e equipes a utilizarem Large Language Models (LLMs) com conhecimento organizacional sempre atualizado, facilitando a exploração de bases de código, gestão do conhecimento e automação de fluxos por meio das ferramentas e recursos padronizados do MCP.

Lista de Prompts

Não há modelos de prompt mencionados ou definidos na documentação disponível ou nos arquivos do repositório.

Lista de Recursos

Não há recursos explícitos listados na documentação disponível ou nos arquivos do repositório.

Lista de Ferramentas

Não há ferramentas explícitas listadas na documentação disponível ou em arquivos do repositório como server.py (o repositório é implementado em TypeScript/Node.js, não havendo um mapeamento direto para server.py).

Casos de Uso deste Servidor MCP

• Automação da Gestão do Conhecimento: Integre a base de conhecimento do Kibela com LLMs para automatizar a recuperação e sumarização de documentação organizacional.
• Busca e Consulta de Documentos: Permita que assistentes de IA encontrem, extraiam e destaquem informações relevantes do Kibela para usuários, melhorando fluxos de pesquisa e onboarding.
• Automação de Fluxos de Trabalho: Automatize tarefas repetitivas relacionadas à documentação, como atualização de registros ou geração de relatórios a partir do conteúdo do Kibela.
• Aprimoramento da Colaboração: Facilite a colaboração potencializada por IA permitindo que agentes sugiram conteúdos, marquem documentos ou notifiquem membros da equipe com base em atividades no Kibela.

Como configurar

Windsurf

1. Certifique-se de que o Node.js está instalado em seu sistema.

2. Localize o arquivo de configuração do Windsurf (normalmente windsurf.config.json).

3. Adicione o pacote do Servidor MCP Kibela:
   @kiwamizamurai/mcp-kibela-server@latest

4. Insira a configuração do servidor MCP dentro do objeto mcpServers:

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

5. Salve e reinicie o Windsurf.

6. Verifique se o servidor aparece na lista de servidores MCP.

Claude

1. Instale o Node.js caso ainda não esteja presente.

2. Localize e abra o arquivo de configuração do Claude.

3. Adicione o Servidor MCP Kibela conforme abaixo:

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

4. Reinicie o Claude.

5. Confirme a integração verificando os endpoints MCP disponíveis.

Cursor

1. Instale o Node.js.

2. Edite o arquivo cursor.config.json ou o arquivo MCP de configuração relevante.

3. Adicione o seguinte trecho:

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

4. Salve e reinicie o Cursor.

5. Teste iniciando uma consulta relacionada ao Kibela.

Cline

1. Certifique-se de que o Node.js está instalado.

2. Acesse o arquivo de configuração MCP do Cline.

3. Adicione a entrada do servidor Kibela:

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

4. Salve suas alterações e reinicie o Cline.

5. Verifique se o Servidor MCP Kibela está em execução.

Protegendo as Chaves de API

Para proteger suas chaves de API Kibela, utilize variáveis de ambiente. Veja um exemplo de configuração:

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

Como usar este MCP em fluxos

Usando MCP no FlowHunt

Para integrar servidores MCP ao seu fluxo no 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 sistema MCP, insira os detalhes do seu servidor MCP utilizando este formato JSON:

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

Depois de configurado, o agente de IA poderá utilizar este MCP como ferramenta com acesso a todas as suas funções e capacidades. Lembre-se de trocar “kibela” pelo nome real do seu servidor MCP e substituir a URL pela do seu servidor MCP.

Visão Geral

Entre essas tabelas:
O Servidor MCP Kibela oferece documentação básica, licença clara e instruções de configuração para as principais plataformas. No entanto, faltam listas explícitas de ferramentas, recursos e modelos de prompt na documentação pública, limitando sua utilidade pronta para agentes. Se esses itens fossem adicionados, seu valor aumentaria. Como está, é adequado para integração básica ao Kibela, mas não para fluxos MCP avançados ou altamente configuráveis.

Pontuação MCP