Integrarea serverului MCP Fibery

Integrarea serverului MCP Fibery

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.

Ce face serverul MCP “Fibery”?

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.

Listă de Prompts

Nu sunt menționate șabloane explicite de prompt în documentația disponibilă sau în fișierele repo.

Listă de Resurse

Nu există o listă explicită de resurse (așa cum este definită de MCP) în documentația sau fișierele disponibile.

Listă de Instrumente

  • 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.

Cazuri de utilizare ale acestui server MCP

  • 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.

Cum îl configurezi

Windsurf

Nu există instrucțiuni specifice Windsurf în documentație.

Claude

  1. Precondiții: Asigură-te că ai un cont Fibery cu token API, Python 3.10+ și uv instalat.
  2. Instalează instrumentul:
    uv tool install fibery-mcp-server
    
  3. Editează configurația: În Claude Desktop, mergi la Settings → Developer → Edit Config.
  4. Adaugă configurația serverului:
    {
      "mcpServers": {
        "fibery-mcp-server": {
          "command": "uv",
          "args": [
            "tool",
            "run",
            "fibery-mcp-server",
            "--fibery-host",
            "your-domain.fibery.io",
            "--fibery-api-token",
            "your-api-token"
          ]
        }
      }
    }
    
  5. Salvează și repornește clientul pentru a activa integrarea.

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"
      }
    }
  }
}

Cursor

Nu există instrucțiuni specifice Cursor.

Cline

Nu există instrucțiuni specifice Cline.

Cum folosești 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 AI:

Flux MCP FlowHunt

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.


Prezentare generală

SecțiuneDisponibilitateDetalii/Observații
Prezentare generală
Listă de Prompts
Listă de Resurse
Listă de Instrumente4 instrumente găsite
Securizarea cheilor APIDocumentat 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


Scor MCP

Are LICENȚĂ✅ (MIT)
Are cel puțin un instrument
Număr de Fork-uri9
Număr de Stele20

Întrebări frecvente

Ce este serverul MCP Fibery?

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.

Ce instrumente oferă serverul MCP Fibery?

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.

Cum îmi securizez token-ul API la configurarea serverului?

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.

Care sunt cazurile de utilizare tipice?

Utilizările comune includ explorarea bazelor de date, interogarea datelor în limbaj natural, crearea automată de entități și gestionarea spațiului de lucru prin fluxuri AI.

Sunt furnizate șabloane de prompt sau definiții de resurse?

Nu sunt incluse șabloane explicite de prompt sau liste de resurse în documentația sau fișierele repo curente.

Care este scorul MCP și licența acestui server?

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.

Integrează Fibery cu FlowHunt

Deblochează automatizarea avansată a bazelor de date și gestionarea entităților în spațiul tău de lucru Fibery conectându-l la fluxurile inteligente FlowHunt.

Află mai multe

Serverul Firebase MCP
Serverul Firebase MCP

Serverul Firebase MCP

Serverul Firebase MCP face legătura între asistenții AI și serviciile Firebase, permițând integrarea fără întreruperi cu Firestore, Storage și Authentication pe...

4 min citire
AI Firebase +6
Integrarea serverului ModelContextProtocol (MCP)
Integrarea serverului ModelContextProtocol (MCP)

Integrarea serverului ModelContextProtocol (MCP)

Serverul ModelContextProtocol (MCP) acționează ca o punte între agenții AI și sursele externe de date, API-uri și servicii, permițând utilizatorilor FlowHunt să...

3 min citire
AI Integration +4
fabric-mcp-server Server MCP
fabric-mcp-server Server MCP

fabric-mcp-server Server MCP

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...

4 min citire
AI Automation +4