fabric-mcp-server Server MCP

Ce face serverul MCP “fabric-mcp-server”?

fabric-mcp-server este un server Model Context Protocol (MCP) conceput pentru a integra pattern-urile Fabric cu Cline, expunându-le ca instrumente pentru execuția de sarcini conduse de AI. Acționând ca o punte, permite asistenților AI să utilizeze pattern-uri Fabric structurate ca instrumente apelabile, îmbunătățind astfel fluxurile de lucru de dezvoltare. Această integrare face posibilă analiza cererilor, sumarizarea și extragerea înțelepciunii direct în platforme suportate precum Cline. Serverul folosește interfața standardizată MCP pentru a face aceste capabilități ușor accesibile, sporind în cele din urmă puterea AI-ului de a interacționa și manipula informații complexe prin fluxuri de lucru bazate pe pattern-uri reutilizabile.

Listă de Prompt-uri

Nu sunt menționate șabloane explicite de prompt în depozit sau documentație.

Listă de Resurse

Nu sunt documentate sau expuse resurse MCP specifice de către fabric-mcp-server.

Listă de Instrumente

fabric-mcp-server expune pattern-uri Fabric ca instrumente. Exemple includ:

• analyze_claims: Analizează cererile din conținutul furnizat.
• summarize: Generează rezumate din date sau texte de intrare.
• extract_wisdom: Extrage insight-uri sau înțelepciune cheie din documente.
• create_mermaid_visualization: Produce diagrame mermaid.js pe baza datelor structurate.

Notă: Setul complet de instrumente corespunde pattern-urilor disponibile în directorul fabric/patterns.

Cazuri de utilizare ale acestui server MCP

• Analiză Cereri: Analizează și validează automat cererile din documente sau seturi de date, eficientizând cercetarea și due diligence-ul.
• Servicii de Sumarizare: Generează rezumate concise ale articolelor sau rapoartelor lungi, facilitând digestia informațiilor pentru dezvoltatori și utilizatori finali.
• Extragere de Insight-uri: Extrage insight-uri acționabile sau „înțelepciune” distilată din volume mari de date, sprijinind sarcinile de management al cunoștințelor.
• Generare de Vizualizări: Creează diagrame mermaid sau alte vizualizări direct din date structurate, ajutând la documentare și proiectarea sistemelor.
• Automatizare de Sarcini Bazate pe Pattern-uri: Folosește întreaga suită de pattern-uri Fabric pentru a automatiza sarcini repetitive sau complexe în fluxurile de dezvoltare.

Cum se configurează

Windsurf

Nu există instrucțiuni de configurare pentru Windsurf în depozit.

Claude

Nu există instrucțiuni de configurare pentru Claude în depozit.

Cursor

Nu există instrucțiuni de configurare pentru Cursor în depozit.

Cline

1. Clonează depozitul:
   Clonează depozitul fabric-mcp-server pe sistemul tău local.
2. Instalează dependențele:
   Intră în directorul fabric-mcp-server și rulează npm install.
3. Construiește proiectul:
   Rulează npm run build pentru a compila codul TypeScript.
4. Editează fișierul de setări Cline:
   Adaugă configurația serverului MCP în fișierul de setări al Cline.
   • Windows: C:\Users\<username>\AppData\Roaming\Code\User\globalStorage\saoudrizwan.claude-dev\settings\cline_mcp_settings.json
   • macOS: ~/Library/Application Support/Code/User/globalStorage/saoudrizwan.claude-dev/settings/cline_mcp_settings.json
   • Linux: ~/.config/Code/User/globalStorage/saoudrizwan.claude-dev/settings/cline_mcp_settings.json
5. Inserează exemplul de configurație:

"fabric-mcp-server": {
  "command": "node",
  "args": [
    "<path-to-fabric-mcp-server>/build/index.js"
  ],
  "env": {},
  "disabled": false,
  "autoApprove": [],
  "transportType": "stdio",
  "timeout": 60
}

Înlocuiește <path-to-fabric-mcp-server> cu calea ta reală.

Securizarea cheilor API

Poți securiza cheile API folosind variabile de mediu în configurație astfel:

"fabric-mcp-server": {
  "command": "node",
  "args": [
    "<path-to-fabric-mcp-server>/build/index.js"
  ],
  "env": {
    "API_KEY": "${env:MY_API_KEY}"
  },
  "inputs": {
    "api_key": "${env:MY_API_KEY}"
  },
  "disabled": false,
  "autoApprove": [],
  "transportType": "stdio",
  "timeout": 60
}

Cum utilizezi acest MCP în fluxuri

Utilizarea MCP în FlowHunt

Pentru a integra servere MCP în fluxul tău FlowHunt, începe prin a adăuga componenta MCP în flux și conecteaz-o la agentul tău AI:

Apasă pe componenta MCP pentru a deschide panoul de configurare. În secțiunea de configurare sistem MCP, inserează detaliile serverului tău MCP folosind acest format JSON:

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

Odată configurat, agentul AI poate folosi acest MCP ca instrument cu acces la toate funcțiile și capabilitățile sale. Nu uita să schimbi “fabric-mcp-server” cu numele preferat și să actualizezi URL-ul corespunzător.

Prezentare generală

Pe baza documentației disponibile, fabric-mcp-server oferă o prezentare clară, instrucțiuni de configurare și o listă de instrumente expuse, dar lipsește documentația detaliată pentru prompt-uri, resurse și funcții precum sampling sau roots. Este funcțional pentru integrarea cu Cline, dar ar beneficia de suport pentru mai multe platforme și documentație mai bogată.

Opinia noastră

Dacă dorești să expui pattern-uri Fabric ca instrumente pentru fluxuri de lucru AI, în special în cadrul Cline, acest server MCP reprezintă o bază solidă. Totuși, documentația și setul de funcționalități sunt oarecum limitate comparativ cu servere MCP mai mature. Cerințele de bază pentru licențiere și expunerea instrumentelor sunt îndeplinite, dar lipsa exemplelor de prompt/resurse și a suportului pentru sampling/roots îl opresc din a primi un scor mai mare.

Scor MCP