Chargebee MCP-serverintegration

Vad gör “Chargebee” MCP-servern?

Chargebee MCP (Model Context Protocol)-servern är utformad för att koppla AI-assistenter till externa datakällor, API:er och tjänster, vilket förenklar processen att integrera verkliga affärsarbetsflöden i AI-drivna utvecklingsmiljöer. Genom att fungera som en brygga mellan AI-klienter och system som databaser, fillagring och SaaS-verktyg, möjliggör Chargebee MCP-servern uppgifter som att hämta faktureringsdata, hämta kundinformation eller automatisera prenumerationshantering. Denna integration gör det möjligt för utvecklare och affärsanvändare att öka produktiviteten, automatisera rutinuppgifter och leverera kontextmedvetna lösningar direkt i sina utvecklings- eller verksamhetsarbetsflöden.

Lista över promptar

Inga promptmallar hittades i de tillhandahållna repositoryfilerna.

Lista över resurser

Inga explicita MCP-resurser dokumenterades i de tillgängliga repositoryfilerna.

Lista över verktyg

Inga verktyg hittades i server.py eller de tillgängliga kodfilerna under den angivna URL:en.

Användningsfall för denna MCP-server

Inga användningsfall beskrevs i repositoryt eller dess dokumentation.

Så här sätter du upp det

Windsurf

1. Säkerställ att förutsättningar som Node.js är installerade på ditt system.
2. Lokalisera din Windsurf-konfigurationsfil (t.ex. windsurf.config.json).
3. Lägg till Chargebee MCP-servern i mcpServers-objektet enligt konfigurationsexemplet nedan.
4. Spara din konfiguration och starta om Windsurf.
5. Verifiera installationen genom att kontrollera MCP-serveranslutningen i Windsurf.

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

Obs: Skydda dina API-nycklar med hjälp av miljövariabler.
Exempel:

{
  "mcpServers": {
    "chargebee-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["@chargebee/mcp-server@latest"],
      "env": {
        "CHARGEBEE_API_KEY": "${CHARGEBEE_API_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "api_key": "${CHARGEBEE_API_KEY}"
      }
    }
  }
}

Claude

1. Installera förutsättningar (Node.js, npm).
2. Öppna Claudes konfigurationsfil.
3. Lägg till Chargebee MCP-serverns post enligt nedan.
4. Starta om Claude.
5. Bekräfta att MCP-servern är tillgänglig i Claude-gränssnittet.

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

Cursor

1. Kontrollera att Node.js är installerat.
2. Redigera Cursor-konfigurationsfilen.
3. Infoga Chargebee MCP-serverns JSON-konfiguration.
4. Spara ändringar och starta om Cursor.
5. Validera MCP-serverns integration.

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

Cline

1. Sätt upp Node.js som förutsättning.
2. Lokalisera och redigera Cline-konfigurationen.
3. Lägg till Chargebee MCP-serverns konfiguration enligt nedan.
4. Spara filen och starta om Cline.
5. Verifiera att MCP-anslutningen har etablerats.

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

Obs: Skydda API-nycklar med miljövariabler enligt Windsurf-avsnittet ovan.

Hur du använder denna MCP i flöden

Använda MCP i FlowHunt

För att integrera MCP-servrar i ditt FlowHunt-arbetsflöde, börja med att lägga till MCP-komponenten i ditt flöde och koppla den till din AI-agent:

Klicka på MCP-komponenten för att öppna konfigurationspanelen. I systemets MCP-konfigurationssektion, lägg in dina MCP-serverdetaljer enligt detta JSON-format:

{
  "chargebee-mcp": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

När du har konfigurerat detta kan AI-agenten nu använda MCP:n som ett verktyg med tillgång till alla dess funktioner och möjligheter. Kom ihåg att ändra “chargebee-mcp” till det faktiska namnet på din MCP-server och ersätt URL:en med din egen MCP-server-URL.

Översikt

Jag skulle betygsätta denna MCP-serverns dokumentation och implementation till 2/10, eftersom repositoryt ger nästan ingen information om promptar, resurser, verktyg eller användningsfall. Endast generiska konfigurations- och integrationsinstruktioner kan utläsas.

MCP-betyg