
Serverul Firebase MCP
Serverul Firebase MCP face legătura între asistenții AI și serviciile Firebase, permițând integrarea fără întreruperi cu Firestore, Storage și Authentication pe...
Conectează-ți spațiul de lucru Fibery la asistenții AI folosind serverul MCP Fibery pentru explorarea fără efort a bazelor de date, interogare de date, creare de entități și automatizare a fluxului de lucru.
Serverul MCP (Model Context Protocol) Fibery este o punte între spațiul tău de lucru Fibery și asistenții AI care suportă protocolul MCP. Acesta permite interacțiunea fără întreruperi cu bazele de date și entitățile din Fibery folosind comenzi în limbaj natural. Prin conectarea clienților AI la Fibery prin standardul MCP, utilizatorii pot interoga datele din spațiul de lucru, pot obține metadate despre baze de date și câmpuri, precum și crea sau actualiza entități. Această integrare eficientizează fluxurile de dezvoltare, facilitând pentru dezvoltatori și echipe automatizarea gestionării cunoștințelor, managementul datelor structurate și construirea de fluxuri inteligente implicând platforma Fibery.
Nu sunt menționate șabloane explicite de prompt în documentația disponibilă sau în fișierele repo.
Nu există o listă explicită de resurse (așa cum este definită de MCP) în documentația sau fișierele disponibile.
list_databases
Recuperează o listă a tuturor bazelor de date disponibile în spațiul tău de lucru Fibery.
describe_database
Oferă o detaliere amănunțită a structurii unei baze de date specifice, inclusiv toate câmpurile cu titlurile, numele și tipurile acestora.
query_database
Oferă acces puternic și flexibil la datele Fibery prin API-ul Fibery.
create_entity
Permite crearea de entități noi în cadrul unei baze de date Fibery specificate.
Explorarea și documentarea bazelor de date
Dezvoltatorii pot obține rapid informații despre toate bazele de date și structurile lor dintr-un spațiu de lucru Fibery, ajutând la onboarding și documentare.
Interogare și raportare date
Utilizează limbaj natural pentru a extrage, filtra și analiza datele stocate în Fibery, simplificând raportarea și facilitând decizii bazate pe date.
Creare automată de entități
Creează cu ușurință entități (înregistrări) noi în bazele de date Fibery din fluxuri AI, reducând introducerea manuală a datelor și sarcinile repetitive.
Gestionarea spațiului de lucru prin asistenți AI
Integrează-te cu clienți AI (precum Claude Desktop) pentru a gestiona și actualiza conținutul din spațiul de lucru conversațional, sporind productivitatea.
Nu există instrucțiuni specifice Windsurf în documentație.
uv tool install fibery-mcp-server
{
"mcpServers": {
"fibery-mcp-server": {
"command": "uv",
"args": [
"tool",
"run",
"fibery-mcp-server",
"--fibery-host",
"your-domain.fibery.io",
"--fibery-api-token",
"your-api-token"
]
}
}
}
Securizarea cheilor API:
Stochează cheile sensibile folosind variabile de mediu.
Exemplu:
{
"mcpServers": {
"fibery-mcp-server": {
"command": "uv",
"args": [
"tool",
"run",
"fibery-mcp-server"
],
"env": {
"FIBERY_API_TOKEN": "your-api-token"
},
"inputs": {
"fibery-host": "your-domain.fibery.io"
}
}
}
}
Nu există instrucțiuni specifice Cursor.
Nu există instrucțiuni specifice Cline.
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 AI:
Apasă pe componenta MCP pentru a deschide panoul de configurare. În secțiunea de configurare sistem MCP, introdu detaliile serverului MCP folosind acest format JSON:
{
"fibery-mcp-server": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
}
}
După configurare, agentul AI va putea folosi acest MCP ca instrument cu acces la toate funcțiile și capabilitățile sale. Nu uita să modifici “fibery-mcp-server” cu numele real al serverului tău MCP și să înlocuiești URL-ul cu adresa serverului MCP.
Secțiune | Disponibilitate | Detalii/Observații |
---|---|---|
Prezentare generală | ✅ | |
Listă de Prompts | ⛔ | |
Listă de Resurse | ⛔ | |
Listă de Instrumente | ✅ | 4 instrumente găsite |
Securizarea cheilor API | ✅ | Documentat via env în config |
Suport Sampling (mai puțin important la evaluare) | ⛔ | Nu este menționat |
Suportă Roots: ⛔ (Nu este menționat)
Suportă Sampling: ⛔ (Nu este menționat)
Pe baza documentației și funcționalităților disponibile, serverul MCP Fibery oferă instrumente esențiale pentru gestionarea bazelor de date și entităților Fibery, dar nu include șabloane explicite de prompt, definiții de resurse sau funcționalități MCP avansate precum roots sau sampling. Per ansamblu, este o integrare solidă pentru cazurile de bază, dar nu oferă întreaga gamă de funcționalități MCP.
Scor: 6/10
Are LICENȚĂ | ✅ (MIT) |
---|---|
Are cel puțin un instrument | ✅ |
Număr de Fork-uri | 9 |
Număr de Stele | 20 |
Serverul MCP Fibery este o punte care conectează spațiul tău de lucru Fibery la asistenții AI prin Model Context Protocol. Permite gestionarea bazelor de date și a entităților din Fibery folosind limbaj natural, facilitând accesul la date și automatizarea.
Oferă instrumente pentru listarea bazelor de date, descrierea structurii bazelor de date, interogarea datelor și crearea de entități noi în cadrul spațiului tău de lucru Fibery.
Stochează token-urile sensibile ca variabile de mediu în configurație. De exemplu, folosește 'FIBERY_API_TOKEN' în setările de mediu pentru a evita expunerea credențialelor.
Utilizările comune includ explorarea bazelor de date, interogarea datelor în limbaj natural, crearea automată de entități și gestionarea spațiului de lucru prin fluxuri AI.
Nu sunt incluse șabloane explicite de prompt sau liste de resurse în documentația sau fișierele repo curente.
Serverul MCP Fibery este licențiat MIT, oferă instrumente de bază pentru baze de date/entități și are momentan un scor de 6/10 pentru funcționalități MCP, cu 9 fork-uri și 20 de stele pe GitHub.
Deblochează automatizarea avansată a bazelor de date și gestionarea entităților în spațiul tău de lucru Fibery conectându-l la fluxurile inteligente FlowHunt.
Serverul Firebase MCP face legătura între asistenții AI și serviciile Firebase, permițând integrarea fără întreruperi cu Firestore, Storage și Authentication pe...
Serverul ModelContextProtocol (MCP) acționează ca o punte între agenții AI și sursele externe de date, API-uri și servicii, permițând utilizatorilor FlowHunt să...
fabric-mcp-server este un server MCP care expune pattern-urile Fabric ca instrumente apelabile pentru fluxuri de lucru conduse de AI, permițând integrarea cu Cl...