Integrarea serverului Kibela MCP

Ce face serverul “Kibela” MCP?

Serverul Kibela MCP este o implementare a Model Context Protocol (MCP) concepută pentru a se integra cu API-ul Kibela. Acționând ca o punte între asistenții AI și Kibela, permite accesul fără întreruperi la date, conținut și servicii externe găzduite în spațiile de lucru Kibela. Această integrare permite agenților AI să interogheze, să recupereze și să interacționeze cu documente și baze de cunoștințe stocate în Kibela, îmbunătățind fluxurile de dezvoltare prin automatizarea sarcinilor precum căutarea documentelor, extragerea informațiilor și colaborarea. Serverul Kibela MCP oferă dezvoltatorilor și echipelor posibilitatea de a valorifica LLM-urile cu cunoștințe organizaționale actualizate, permițând explorarea eficientă a codului, gestionarea cunoștințelor și automatizarea fluxului de lucru prin instrumente și resurse MCP standardizate.

Listă de prompturi

Nu sunt menționate sau definite șabloane de prompturi în documentația sau fișierele repository disponibile.

Listă de resurse

Nu sunt listate resurse explicite în documentația sau fișierele repository disponibile.

Listă de instrumente

Nu sunt listate instrumente explicite în documentația sau fișierele repository disponibile precum server.py (repo-ul este implementat în TypeScript/Node.js și nu există o mapare directă la server.py).

Cazuri de utilizare ale acestui server MCP

• Automatizarea gestionării cunoștințelor: Integrează baza de cunoștințe Kibela cu LLM-uri pentru automatizarea recuperării și rezumării documentației organizației.
• Căutare și interogare de documente: Permite asistenților AI să găsească, să extragă și să evidențieze informații relevante din Kibela pentru utilizatori, îmbunătățind fluxurile de cercetare și onboarding.
• Automatizarea fluxului de lucru: Automatizează sarcinile repetitive legate de documentație, precum actualizarea înregistrărilor sau generarea de rapoarte din conținutul Kibela.
• Îmbunătățirea colaborării: Facilitează colaborarea asistată de AI permițând agenților să sugereze conținut, să eticheteze documente sau să notifice membrii echipei pe baza activității din Kibela.

Cum se configurează

Windsurf

1. Asigură-te că Node.js este instalat pe sistemul tău.

2. Localizează fișierul de configurare Windsurf (de obicei windsurf.config.json).

3. Adaugă pachetul serverului Kibela MCP:
   @kiwamizamurai/mcp-kibela-server@latest

4. Inserează configurația serverului MCP sub obiectul mcpServers:

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

5. Salvează și repornește Windsurf.

6. Verifică dacă serverul apare în lista de servere MCP.

Claude

1. Instalează Node.js dacă nu este deja prezent.

2. Găsește și deschide fișierul de configurare Claude.

3. Adaugă serverul Kibela MCP astfel:

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

4. Repornește Claude.

5. Confirmă integrarea verificând endpoint-urile MCP disponibile.

Cursor

1. Instalează Node.js.

2. Editează cursor.config.json sau fișierul MCP relevant.

3. Adaugă următorul fragment:

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

4. Salvează și repornește Cursor.

5. Testează inițiind o interogare legată de Kibela.

Cline

1. Asigură-te că Node.js este instalat.

2. Accesează fișierul de configurare MCP pentru Cline.

3. Adaugă intrarea serverului Kibela:

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

4. Salvează modificările și repornește Cline.

5. Verifică dacă serverul Kibela MCP rulează.

Securizarea cheilor API

Pentru a-ți securiza cheile API Kibela, folosește variabile de mediu. Iată un exemplu de configurație:

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

Cum se folosește acest MCP în fluxuri

Utilizarea MCP în FlowHunt

Pentru a integra serverele 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 MCP de sistem, introdu detaliile serverului MCP folosind acest format JSON:

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

După configurare, agentul AI poate folosi acest MCP ca instrument cu acces la toate funcțiile și capabilitățile sale. Nu uita să schimbi “kibela” cu numele real al serverului tău MCP și să înlocuiești URL-ul cu propriul URL de server MCP.

Prezentare generală

Între aceste tabele:
Serverul Kibela MCP oferă documentație de bază, o licență clară și instrucțiuni de configurare pentru principalele platforme. Totuși, lipsa listelor explicite de instrumente, resurse și șabloane de prompturi în documentația publică îi limitează utilitatea agentică din start. Dacă acestea ar fi adăugate, valoarea sa ar crește. În forma actuală, este potrivit pentru integrare Kibela de bază, dar nu pentru fluxuri MCP avansate sau foarte configurabile.

Scor MCP