
Microsoft Fabric MCP Server
Microsoft Fabric MCP Server umožňuje bezproblémovú AI-riadenú interakciu s ekosystémom dátového inžinierstva a analytiky Microsoft Fabric. Podporuje správu prac...
Sprístupnite Fabric vzory ako výkonné, znovupoužiteľné AI nástroje na analýzu tvrdení, sumarizáciu, extrakciu poznatkov a vizualizáciu vo vašich vývojových workflowoch.
fabric-mcp-server je server Model Context Protocol (MCP) navrhnutý na integráciu Fabric vzorov s Cline a ich sprístupnenie ako nástrojov pre AI-riadené vykonávanie úloh. Tým, že slúži ako most, umožňuje AI asistentom využívať štruktúrované Fabric vzory ako volateľné nástroje, čím zvyšuje efektivitu vývojových workflowov. Táto integrácia umožňuje úlohy ako analýza tvrdení, sumarizácia a extrakcia poznatkov priamo v podporovaných platformách ako Cline. Server využíva štandardizované MCP rozhranie na jednoduché sprístupnenie týchto schopností a napomáha tak AI lepšie pracovať s komplexnými informáciami pomocou znovupoužiteľných, na vzoroch založených workflowov.
V repozitári alebo dokumentácii nie sú uvedené žiadne explicitné šablóny promptov.
Žiadne špecifické MCP zdroje nie sú v dokumentácii alebo fabric-mcp-serveri popísané ani sprístupnené.
fabric-mcp-server sprístupňuje Fabric vzory ako nástroje. Príklady zahŕňajú:
Poznámka: Kompletný zoznam nástrojov zodpovedá vzorom dostupným v adresári fabric/patterns
.
V repozitári nie sú poskytnuté žiadne inštrukcie na nastavenie pre Windsurf.
V repozitári nie sú poskytnuté žiadne inštrukcie na nastavenie pre Claude.
V repozitári nie sú poskytnuté žiadne inštrukcie na nastavenie pre Cursor.
fabric-mcp-server
do vášho lokálneho systému.fabric-mcp-server
a spustite npm install
.npm run build
na preklad TypeScript kódu.C:\Users\<username>\AppData\Roaming\Code\User\globalStorage\saoudrizwan.claude-dev\settings\cline_mcp_settings.json
~/Library/Application Support/Code/User/globalStorage/saoudrizwan.claude-dev/settings/cline_mcp_settings.json
~/.config/Code/User/globalStorage/saoudrizwan.claude-dev/settings/cline_mcp_settings.json
"fabric-mcp-server": {
"command": "node",
"args": [
"<path-to-fabric-mcp-server>/build/index.js"
],
"env": {},
"disabled": false,
"autoApprove": [],
"transportType": "stdio",
"timeout": 60
}
Nahraďte <path-to-fabric-mcp-server>
vašou skutočnou cestou.
API kľúče môžete zabezpečiť použitím environmentálnych premenných v konfigurácii nasledovne:
"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
}
Použitie MCP vo FlowHunt
Pre integráciu MCP servera do vášho FlowHunt workflowu začnite pridaním MCP komponentu do flowu a jeho prepojením s AI agentom:
Kliknite na MCP komponent pre otvorenie konfiguračného panela. V sekcii systémovej MCP konfigurácie vložte detaily vášho MCP servera v tomto JSON formáte:
{
"fabric-mcp-server": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
}
}
Po nakonfigurovaní môže AI agent využívať tento MCP ako nástroj s prístupom ku všetkým jeho funkciám a možnostiam. Nezabudnite zmeniť “fabric-mcp-server” na vami preferovaný názov a upraviť URL podľa potreby.
Sekcia | Dostupnosť | Detaily/Poznámky |
---|---|---|
Prehľad | ✅ | Prehľad a funkcie popísané v README |
Zoznam promptov | ⛔ | Explicitné šablóny promptov nie sú zdokumentované |
Zoznam zdrojov | ⛔ | Žiadne konkrétne zdroje nespomenuté |
Zoznam nástrojov | ✅ | Viacero nástrojov (vzory) uvedených |
Zabezpečenie API kľúčov | ✅ | Príklad s env premennými v README |
Podpora vzorkovania (menej dôležité pre hodnotenie) | ⛔ | Nespomenuté |
Na základe dostupnej dokumentácie fabric-mcp-server poskytuje jasný prehľad, inštrukcie na nastavenie a zoznam sprístupnených nástrojov, no chýba mu podrobná dokumentácia promptov, zdrojov a funkcií ako sampling či roots. Je funkčný pre integráciu s Cline, no prospelo by mu rozšírenie podpory na ďalšie platformy a bohatšia dokumentácia.
Ak hľadáte spôsob, ako sprístupniť Fabric vzory ako nástroje pre AI-riadené workflowy, najmä v rámci Cline, tento MCP server je dobrým základom. Jeho dokumentácia a funkcie sú však čiastočne obmedzené v porovnaní so zrelšími MCP servermi. Základné požiadavky na licencovanie a sprístupnenie nástrojov sú splnené, avšak absencia príkladov promptov/zdrojov a podpory sampling/roots mu bráni v dosiahnutí vyššieho hodnotenia.
Má LICENSE | ✅ (MIT) |
---|---|
Má aspoň jeden nástroj | ✅ |
Počet Forkov | 1 |
Počet Hviezdičiek | 5 |
fabric-mcp-server je server Model Context Protocol (MCP), ktorý sprístupňuje Fabric vzory ako nástroje, čím umožňuje AI asistentom vykonávať analýzu tvrdení, sumarizáciu, extrakciu poznatkov a generovanie diagramov v platformách ako Cline a FlowHunt.
Sprístupňuje všetky dostupné Fabric vzory ako nástroje vrátane analyze_claims, summarize, extract_wisdom a create_mermaid_visualization. Kompletný zoznam zodpovedá vzorom dostupným v adresári fabric/patterns.
Naklonujte repozitár, nainštalujte závislosti, preložte projekt a pridajte poskytnutú MCP konfiguráciu do vášho Cline nastavení. Pre bezpečnosť použite environmentálne premenné pre všetky API kľúče.
Áno, môžete pridať MCP komponent vo FlowHunt a nakonfigurovať ho s detailmi vášho fabric-mcp-serveru, čím umožníte vašim flowom a AI agentom využívať všetky sprístupnené nástroje.
Typické použitia zahŕňajú analýzu tvrdení pre výskum, sumarizáciu dlhých textov, extrakciu akčných poznatkov a automatizované generovanie diagramov zo štruktúrovaných dát.
Zrýchlite svoje AI workflowy pripojením fabric-mcp-serveru k FlowHunt alebo Cline. Automatizujte analýzu tvrdení, sumarizáciu a ďalšie úlohy pomocou znovupoužiteľných Fabric vzorov.
Microsoft Fabric MCP Server umožňuje bezproblémovú AI-riadenú interakciu s ekosystémom dátového inžinierstva a analytiky Microsoft Fabric. Podporuje správu prac...
Fibery MCP Server prepája vaše pracovné prostredie Fibery s AI asistentmi pomocou Model Context Protocol, čím umožňuje prístup k databázam, metadátam a správe e...
Integrujte svojich AI asistentov s JFrog Platform API pomocou JFrog MCP Servera. Automatizujte správu repozitárov, sledovanie buildov, monitorovanie prevádzky, ...