fabric-mcp-server MCP-server

Vad gör “fabric-mcp-server” MCP-servern?

fabric-mcp-server är en Model Context Protocol (MCP)-server utformad för att integrera Fabric-mönster med Cline och exponera dem som verktyg för AI-drivna uppgifter. Genom att fungera som en brygga tillåter den AI-assistenter att använda strukturerade Fabric-mönster som anropbara verktyg, vilket förbättrar utvecklingsflöden. Denna integration möjliggör uppgifter som skadeanalys, sammanfattning och visdomsextraktion direkt inom stödjande plattformar som Cline. Servern utnyttjar det standardiserade MCP-gränssnittet för att göra dessa funktioner lättillgängliga och stärker därmed AI:ns förmåga att interagera med och bearbeta komplex information genom återanvändbara, mönsterbaserade arbetsflöden.

Lista över promptar

Inga explicita promptmallar nämns i förrådet eller dokumentationen.

Lista över resurser

Inga specifika MCP-resurser är dokumenterade eller exponerade av fabric-mcp-server.

Lista över verktyg

fabric-mcp-server exponerar Fabric-mönster som verktyg. Exempel inkluderar:

• analyze_claims: Analyserar påståenden i tillhandahållet innehåll.
• summarize: Skapar sammanfattningar av indata eller text.
• extract_wisdom: Extraherar viktiga insikter eller visdom från dokument.
• create_mermaid_visualization: Skapar mermaid.js-diagram baserat på strukturerad data.

Observera: Den fullständiga uppsättningen verktyg motsvarar mönstren i katalogen fabric/patterns.

Användningsområden för denna MCP-server

• Skadeanalys: Analysera och validera automatiskt påståenden i dokument eller datasätt, vilket effektiviserar forskning och due diligence.
• Sammanfattningstjänster: Skapa koncisa sammanfattningar av långa artiklar eller rapporter och förbättra informationsupptaget för utvecklare och slutanvändare.
• Insiktsextraktion: Extrahera handlingsbara insikter eller destillerad “visdom” från stora datamängder för att stödja kunskapshantering.
• Visualiseringsgenerering: Skapa mermaid-diagram eller andra visualiseringar direkt från strukturerad data och underlätta dokumentation och systemdesign.
• Mönsterbaserad automatisering av uppgifter: Utnyttja hela uppsättningen av Fabric-mönster för att automatisera repetitiva eller komplexa uppgifter i utvecklingsflöden.

Hur man sätter upp det

Windsurf

Inga installationsanvisningar för Windsurf finns i förrådet.

Claude

Inga installationsanvisningar för Claude finns i förrådet.

Cursor

Inga installationsanvisningar för Cursor finns i förrådet.

Cline

1. Klona förrådet:
   Klona fabric-mcp-server-förrådet till ditt lokala system.
2. Installera beroenden:
   Gå in i fabric-mcp-server-katalogen och kör npm install.
3. Bygg projektet:
   Kör npm run build för att kompilera TypeScript-koden.
4. Redigera Clines inställningsfil:
   Lägg till MCP-serverkonfigurationen i din Cline-inställningsfil.
   • Windows: C:\Users\<användarnamn>\AppData\Roaming\Code\User\globalStorage\saoudrizwan.claude-dev\settings\cline_mcp_settings.json
   • macOS: ~/Library/Application Support/Code/User/globalStorage/saoudrizwan.claude-dev/settings/cline_mcp_settings.json
   • Linux: ~/.config/Code/User/globalStorage/saoudrizwan.claude-dev/settings/cline_mcp_settings.json
5. Exempel på konfiguration:

"fabric-mcp-server": {
  "command": "node",
  "args": [
    "<path-to-fabric-mcp-server>/build/index.js"
  ],
  "env": {},
  "disabled": false,
  "autoApprove": [],
  "transportType": "stdio",
  "timeout": 60
}

Byt ut <path-to-fabric-mcp-server> mot din faktiska sökväg.

Säkerställ API-nycklar

Du kan säkra API-nycklar genom att använda miljövariabler i konfigurationen enligt följande:

"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
}

Hur man använder denna MCP i flöden

Användning av 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 infogar du din MCP-serverinformation i följande JSON-format:

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

När det är konfigurerat kan AI-agenten använda denna MCP som ett verktyg med tillgång till alla dess funktioner och möjligheter. Kom ihåg att ändra “fabric-mcp-server” till ditt önskade namn och uppdatera URL:en vid behov.

Översikt

Baserat på tillgänglig dokumentation ger fabric-mcp-server en tydlig översikt, installationsanvisningar och en lista på exponerade verktyg men saknar detaljerad dokumentation för promptar, resurser och funktioner som sampling eller roots. Den är funktionell för Cline-integration men skulle vinna på bredare plattformsstöd och rikare dokumentation.

Vår åsikt

Om du vill exponera Fabric-mönster som verktyg för AI-drivna arbetsflöden, särskilt inom Cline, är denna MCP-server en solid grund. Dock är dokumentationen och funktionsuppsättningen något begränsad jämfört med mer mogna MCP-servrar. De grundläggande kraven för licens och verktygsexponering är uppfyllda, men bristen på prompt-/resursexempel och sampling-/roots-stöd gör att den inte når en högre poäng.

MCP-poäng