
Azure DevOps MCP Server
Azure DevOps MCP Server acționează ca o punte între cererile în limbaj natural și API-ul REST Azure DevOps, permițând asistenților AI și instrumentelor să autom...
Integrează FlowHunt cu Odoo ERP prin Serverul Odoo MCP pentru a automatiza sarcini de business, a gestiona înregistrări și a conecta fluxurile AI la datele de business în timp real.
Serverul Odoo MCP (Model Context Protocol) este un instrument ce permite asistenților AI să interacționeze cu sistemele ERP Odoo. Oferind o interfață standardizată, acesta permite fluxurilor de lucru bazate pe AI să caute, creeze, actualizeze și gestioneze programatic înregistrările Odoo. Serverul MCP conectează instrumentele AI la baza de date și logica de business Odoo, permițând sarcini precum interogarea clienților sau a comenzilor de vânzări, gestionarea inventarului sau automatizarea creării de înregistrări. Integrarea sa oferă dezvoltatorilor și utilizatorilor de business posibilitatea de a crește productivitatea prin automatizarea sarcinilor repetitive, accesarea datelor de business în timp real și executarea directă a operațiilor complexe de business din clienții AI.
Nume instrument | Descriere |
---|---|
search_records | Caută înregistrări în orice model Odoo, cu suport pentru model, filtru de domeniu, câmpuri, limită, offset și sortare. |
get_record | Obține informații detaliate despre anumite înregistrări din Odoo. (Parametrii nu sunt complet detaliați în documentație.) |
create_record | Adaugă noi înregistrări în orice model Odoo. |
update_record | Modifică înregistrări existente în Odoo. |
delete_record | Șterge înregistrări din sistemul Odoo. |
execute_method | Apelează metode personalizate pe modelele Odoo pentru operațiuni avansate. |
list_models | Descoperă toate modelele disponibile în instanța ta Odoo. |
model_introspection | Recuperează definiții de câmp pentru orice model, permițând explorarea dinamică a schemei Odoo. |
Gestionarea datelor clienților
Caută, recuperează și actualizează cu ușurință informațiile clienților în Odoo folosind asistenți AI, optimizând fluxurile CRM.
Automatizarea comenzilor de vânzări
Automatizează crearea, actualizarea și interogarea comenzilor de vânzări, reducând introducerea manuală și crescând viteza de procesare.
Monitorizarea inventarului
Interoghează nivelurile de inventar ale produselor, identifică articole cu stoc redus și declanșează reaprovizionare direct din interfețele AI.
Executarea logicii de business personalizate
Permite instrumentelor AI să apeleze metode pe modelele Odoo pentru fluxuri de lucru personalizate, cum ar fi facturarea automată sau rapoarte personalizate.
Explorarea modelelor Odoo
Agenții AI pot lista modelele disponibile și definițiile câmpurilor acestora, susținând explorarea și integrarea dinamică a structurilor de date Odoo.
Nu sunt oferite instrucțiuni specifice pentru Windsurf în depozit.
~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
%APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json
mcpServers
:{
"mcpServers": {
"odoo": {
"command": "python",
"args": ["-m", "mcp_server_odoo"],
"env": {
"ODOO_URL": "https://your-instance.odoo.com",
"ODOO_DB": "your-database",
"ODOO_USERNAME": "your-email@example.com",
"ODOO_API_KEY": "your-api-key"
}
}
}
}
env
de mai sus.Nu sunt oferite instrucțiuni specifice pentru Cursor în depozit.
Nu sunt oferite instrucțiuni specifice pentru Cline în depozit.
Pentru a integra serverul Odoo MCP în fluxul tău FlowHunt, adaugă componenta MCP și configureaz-o astfel:
Dă click pe componenta MCP și folosește această configurație JSON în secțiunea de configurare MCP a sistemului:
"odoo": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
}
Înlocuiește "odoo"
și URL-ul cu detaliile serverului tău MCP.
Secțiune | Disponibilitate | Detalii/Observații |
---|---|---|
Prezentare generală | ✅ | Rezumat din README |
Listă de șabloane de prompt | ⛔ | Nu au fost găsite șabloane de prompt |
Listă de resurse | ⛔ | Nu sunt descrise explicit resurse MCP |
Listă de instrumente | ✅ | search_records , get_record |
Securizarea cheilor API | ✅ | Folosește env în configurația Claude, fișier .env menționat |
Suport sampling (mai puțin important la evaluare) | ⛔ | Nu este menționat suportul pentru sampling |
Opinia noastră:
Serverul Odoo MCP oferă o integrare de bază, dar utilă, între instrumentele AI și Odoo ERP, cu documentație clară pentru configurare (pe Claude) și instrumente esențiale. Totuși, lipsesc funcționalități MCP avansate precum șabloane de prompt, resurse sau instrucțiuni de configurare multiplatformă. Este funcțional, dar limitat ca anvergură.
Are LICENȚĂ | ✅ (GPL-3.0) |
---|---|
Are cel puțin un instrument | ✅ |
Număr de Fork-uri | 0 |
Număr de stele | 0 |
Evaluare: 4/10
Serverul Odoo MCP oferă integrarea esențială Odoo pentru AI, dar îi lipsesc primitive MCP avansate (prompts/resurse), ghidaj pentru configurare multiplatformă și are o tracțiune comunitară redusă.
Serverul Odoo MCP permite asistenților AI să interacționeze cu Odoo ERP, oferind căutare, creare și gestionare programatică a înregistrărilor precum clienți, comenzi de vânzări și inventar.
Serverul expune cel puțin două instrumente principale: 'search_records' pentru interogarea oricărui model Odoo și 'get_record' pentru obținerea detaliilor despre anumite înregistrări Odoo.
Adaugă componenta MCP în fluxul tău FlowHunt și folosește configurația JSON furnizată pentru a te conecta la serverul tău Odoo MCP. Înlocuiește endpoint-ul și credențialele cu datele tale proprii.
Poți automatiza gestionarea clienților, procesarea comenzilor de vânzări, monitorizarea inventarului, logica de business personalizată și explorarea modelelor – totul din fluxurile tale de lucru AI.
Stochează credențialele API Odoo în variabile de mediu sau fișiere de configurare, așa cum este prezentat în instrucțiunile de configurare, și nu le scrie niciodată direct în definițiile fluxului.
Descătușează puterea automatizării bazate pe AI pentru ERP-ul tău Odoo. Gestionează cu ușurință clienți, vânzări, inventar și multe altele direct din FlowHunt.
Azure DevOps MCP Server acționează ca o punte între cererile în limbaj natural și API-ul REST Azure DevOps, permițând asistenților AI și instrumentelor să autom...
Serverul Apache IoTDB MCP permite integrarea fără întreruperi a bazei de date de tip time-series IoTDB în fluxurile de lucru AI, permițând asistenților AI și in...
Serverul ModelContextProtocol (MCP) acționează ca o punte între agenții AI și sursele externe de date, API-uri și servicii, permițând utilizatorilor FlowHunt să...