Integrácia Paddle MCP Servera

Čo robí “Paddle” MCP Server?

Paddle MCP (Model Context Protocol) Server je most medzi AI asistentmi a Paddle API, ktorý umožňuje zjednodušenú správu produktových katalógov, fakturácie, predplatných a finančných reportov. Exponovaním bohatých možností obchodu a fakturácie Paddle cez MCP umožňuje AI nástrojom ako Claude, Cursor či Windsurf bezpečnú interakciu s Paddle API. Táto integrácia umožňuje inteligentnú automatizáciu vývojárskych workflowov, ako je dopytovanie produktov, tvorba nových položiek v katalógu, správa zákazníkov či generovanie obchodných reportov. Prenesením týchto úloh na Paddle MCP Server môžu vývojári a AI agenti rýchlo pristupovať k aktuálnym informáciám o fakturácii a produktoch, spravovať ceny a vykonávať komplexné operácie bez manuálneho zásahu, čím sa zvyšuje efektivita a presnosť pri vývoji a prevádzke SaaS produktov.

Zoznam promptov

V repozitári ani v dokumentácii nie sú explicitne uvedené šablóny promptov.

Zoznam zdrojov

V repozitári ani v dokumentácii nie sú explicitne uvedené MCP zdroje.

Zoznam nástrojov

Podľa README a funkcií server pravdepodobne poskytuje tieto nástroje:

• Zoznam produktov: Získa zoznam produktov vo vašom Paddle katalógu.
• Vytvorenie produktu: Pridá nový produkt do Paddle katalógu.
• Zoznam cien: Získava informácie o cenách produktov.
• Vytvorenie ceny: Pridá novú cenu pre existujúci produkt.
• Zoznam zákazníkov: Získa zoznam zákazníkov.
• Zoznam transakcií: Získa zoznam transakcií.
• Zoznam predplatných: Získa všetky predplatné spravované v Paddle.
• Vytvorenie vlastného reportu: Generuje vlastné finančné analytické reporty.

Prípady použitia tohto MCP servera

• Správa produktového katalógu: Jednoducho vypisujte, vytvárajte a aktualizujte produkty v Paddle katalógu pomocou AI asistentov alebo IDE pluginov, čím zefektívnite operácie a znížite manuálne chyby.
• Operácie s predplatným a fakturáciou: Rýchly prístup, výpis a správa predplatných a fakturačných údajov zákazníkov, čo zjednodušuje prácu s fakturačnou logikou SaaS vo vývojárskom prostredí.
• Finančný reporting: Vytvárajte a získavajte finančné a obchodné reporty pre analytiku alebo audity priamo cez AI nástroje, automatizujúc komplexné reportingové úlohy.
• Automatizácia zákazníckej podpory: Umožnite AI workflowom získavať údaje o zákazníkoch, riešiť fakturačné otázky alebo aktualizovať záznamy, čím zlepšíte efektivitu podpory.
• API-riadené obchodné integrácie: Použite MCP server ako automatizačnú vrstvu na integráciu Paddle fakturačných a obchodných možností do vlastných aplikácií, botov či interných nástrojov.

Ako ho nastaviť

Windsurf

1. Predpoklady: Uistite sa, že máte nainštalovaný Node.js.
2. Získajte Paddle API kľúč: Vytvorte/spravujte svoj API kľúč v Paddle Developer nástrojoch.
3. Editujte konfiguráciu: Pridajte Paddle MCP server do Windsurf MCP konfigurácie.
4. Vložte JSON ukážku:

   {
     "mcpServers": {
       "paddle": {
         "command": "npx",
         "args": ["-y", "@paddle/paddle-mcp", "--api-key=PADDLE_API_KEY", "--environment=sandbox"]
       }
     }
   }
   

5. Uložte & reštartujte: Uložte konfiguráciu a reštartujte Windsurf.
6. Overte: Skontrolujte dostupnosť Paddle MCP servera vo Windsurf.

Zabezpečenie API kľúčov

Príklad použitia environmentálnych premenných:

{
  "mcpServers": {
    "paddle": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@paddle/paddle-mcp"],
      "env": {
        "PADDLE_API_KEY": "your_api_key",
        "PADDLE_ENVIRONMENT": "sandbox"
      }
    }
  }
}

Claude

1. Predpoklady: Uistite sa, že máte nainštalovaný Node.js.
2. Získajte API kľúč: Získajte ho z Paddle Developer nástrojov.
3. Editujte MCP konfiguráciu: Pridajte Paddle MCP JSON do konfigurácie.
4. Vložte JSON ukážku:

   {
     "mcpServers": {
       "paddle": {
         "command": "npx",
         "args": ["-y", "@paddle/paddle-mcp", "--api-key=PADDLE_API_KEY", "--environment=production"]
       }
     }
   }
   

5. Uložte & reštartujte Claude.

Zabezpečenie API kľúčov

Použite environmentálne premenné podľa vyššie uvedeného príkladu.

Cursor

1. Predpoklady: Node.js nainštalovaný.
2. Získajte API kľúč: Z Paddle Developer nástrojov.
3. Editujte konfiguráciu: Pridajte MCP server do konfigurácie Cursor.
4. Vložte JSON ukážku:

   {
     "mcpServers": {
       "paddle": {
         "command": "npx",
         "args": ["-y", "@paddle/paddle-mcp", "--api-key=PADDLE_API_KEY", "--environment=sandbox"]
       }
     }
   }
   

5. Reštartujte Cursor a overte Paddle MCP integráciu.

Zabezpečenie API kľúčov

Použite prístup založený na environmentálnych premenných ako vyššie.

Cline

1. Predpoklady: Uistite sa, že máte nainštalovaný Node.js.
2. API kľúč: Získajte z Paddle Developer nástrojov.
3. Konfiguračný súbor: Pridajte Paddle MCP záznam do konfigurácie.
4. Príklad JSON:

   {
     "mcpServers": {
       "paddle": {
         "command": "npx",
         "args": ["-y", "@paddle/paddle-mcp", "--api-key=PADDLE_API_KEY", "--environment=sandbox"]
       }
     }
   }
   

5. Uložte & reštartujte Cline.

Zabezpečenie API kľúčov

Použite environmentálne premenné podľa vyššie uvedeného popisu.

Ako používať tento MCP vo flowoch

Použitie MCP vo FlowHunt

Na integráciu MCP serverov do vášho FlowHunt workflowu začnite pridaním MCP komponentu do flow a jeho prepojením s AI agentom:

Kliknite na MCP komponent pre otvorenie konfiguračného panela. V systémovej MCP konfigurácii vložte údaje o vašom MCP serveri v tomto JSON formáte:

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

Po nakonfigurovaní môže AI agent používať tento MCP ako nástroj so všetkými jeho funkciami a možnosťami. Nezabudnite zmeniť “paddle” na skutočný názov vášho MCP servera a URL na vlastnú adresu MCP servera.

Prehľad

Na základe dostupných informácií Paddle MCP server poskytuje solídny set nástrojov a inštrukcií na nastavenie, no v dokumentácii chýbajú explicitné šablóny promptov a definície zdrojov. Jeho bezpečnostné odporúčania sú jasné a funkčná sada dobre zodpovedá Paddle API. Absencia dokumentácie o roots a sampling podpore je menšia medzera.

MCP skóre

Celkovo by som tento MCP server ohodnotil na 6/10. Pokrýva základy automatizácie Paddle API, poskytuje jasné inštrukcie na nastavenie a zabezpečenie a sprístupňuje kľúčové nástroje, no v dokumentácii mu chýbajú pokročilejšie MCP funkcie ako zdroje, šablóny promptov, roots a sampling podpora.