Fibery MCP-serverintegration

Fibery MCP-serverintegration

Koppla din Fibery-arbetsyta till AI-assistenter med Fibery MCP-servern för sömlös databasutforskning, datafrågor, enhetsskapande och arbetsflödesautomatisering.

Vad gör “Fibery” MCP-servern?

Fibery MCP-servern (Model Context Protocol) är en brygga mellan din Fibery-arbetsyta och AI-assistenter som stödjer MCP-protokollet. Den möjliggör sömlös interaktion med dina Fibery-databaser och enheter med hjälp av naturliga språkkommandon. Genom att koppla AI-klienter till Fibery via MCP-standarden kan användare fråga arbetsytedata, hämta metadata om databaser och fält samt skapa eller uppdatera enheter. Denna integration effektiviserar utvecklingsarbetsflöden, vilket gör det enklare för utvecklare och team att automatisera kunskapshantering, hantera strukturerad data och bygga intelligenta arbetsflöden i Fibery-plattformen.

Lista över prompts

Inga tydliga promptmallar nämns i tillgänglig dokumentation eller repository-filer.

Lista över resurser

Ingen uttalad resurslista (enligt MCP-definition) finns i tillgänglig dokumentation eller repository-filer.

Lista över verktyg

  • list_databases
    Hämtar en lista över alla databaser som finns i din Fibery-arbetsyta.

  • describe_database
    Ger en detaljerad översikt av en specifik databasstruktur, inklusive alla fält med titlar, namn och typer.

  • query_database
    Erbjuder kraftfull och flexibel åtkomst till dina Fibery-data via Fibery API.

  • create_entity
    Möjliggör skapande av nya enheter i en specifik Fibery-databas.

Användningsområden för denna MCP-server

  • Databasutforskning och dokumentation
    Utvecklare kan snabbt hämta information om alla databaser och deras strukturer i en Fibery-arbetsyta, vilket underlättar onboarding och dokumentation.

  • Datafrågor och rapportering
    Använd naturligt språk för att hämta, filtrera och analysera data lagrad i Fibery, vilket effektiviserar rapportering och möjliggör datadrivna beslut.

  • Automatiserat enhetsskapande
    Skapa enkelt nya enheter (poster) i Fibery-databaser via AI-drivna arbetsflöden, vilket minskar manuellt dataarbete och driftkostnader.

  • Arbetsytehantering via AI-assistenter
    Integrera med AI-klienter (som Claude Desktop) för att hantera och uppdatera arbetsyteinnehåll konversationellt, och därmed förbättra produktiviteten.

Så här sätter du upp det

Windsurf

Inga Windsurf-specifika instruktioner finns i dokumentationen.

Claude

  1. Förutsättningar: Se till att du har ett Fibery-konto med en API-token, Python 3.10+ och uv installerat.
  2. Installera verktyget:
    uv tool install fibery-mcp-server
    
  3. Redigera konfigurationen: I Claude Desktop, gå till Inställningar → Utvecklare → Redigera konfiguration.
  4. Lägg till serverkonfiguration:
    {
      "mcpServers": {
        "fibery-mcp-server": {
          "command": "uv",
          "args": [
            "tool",
            "run",
            "fibery-mcp-server",
            "--fibery-host",
            "your-domain.fibery.io",
            "--fibery-api-token",
            "your-api-token"
          ]
        }
      }
    }
    
  5. Spara och starta om klienten för att aktivera integrationen.

Skydda API-nycklar:
Lagra känsliga nycklar som miljövariabler.
Exempel:

{
  "mcpServers": {
    "fibery-mcp-server": {
      "command": "uv",
      "args": [
        "tool",
        "run",
        "fibery-mcp-server"
      ],
      "env": {
        "FIBERY_API_TOKEN": "your-api-token"
      },
      "inputs": {
        "fibery-host": "your-domain.fibery.io"
      }
    }
  }
}

Cursor

Inga Cursor-specifika instruktioner tillgängliga.

Cline

Inga Cline-specifika instruktioner tillgängliga.

Så här använder du 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:

FlowHunt MCP flow

Klicka på MCP-komponenten för att öppna konfigurationspanelen. I systemets MCP-konfigurationssektion, ange dina MCP-serveruppgifter med följande JSON-format:

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

När det är konfigurerat kan AI-agenten nu använda denna MCP som ett verktyg med tillgång till alla dess funktioner och möjligheter. Kom ihåg att byta ut “fibery-mcp-server” till det faktiska namnet på din MCP-server och ersätta URL:en med din MCP-server-URL.


Översikt

SektionTillgänglighetDetaljer/Noteringar
Översikt
Lista över prompts
Lista över resurser
Lista över verktyg4 verktyg funna
Skydda API-nycklarDokumenterat via env i config
Sampling-stöd (mindre viktigt för utvärdering)Ej nämnt

Stöd för Roots: ⛔ (Ej nämnt)
Stöd för Sampling: ⛔ (Ej nämnt)


Baserat på tillgänglig dokumentation och funktioner erbjuder Fibery MCP-servern grundläggande databas- och enhetshanteringsverktyg för Fibery, men saknar tydliga promptmallar, resursdefinitioner och avancerade MCP-funktioner såsom roots och sampling. Sammantaget är det en stabil integration för kärnanvändningsområden men saknar full bredd av MCP-funktionalitet.

Betyg: 6/10


MCP Score

Har LICENS✅ (MIT)
Har minst ett verktyg
Antal forks9
Antal stjärnor20

Vanliga frågor

Vad är Fibery MCP-servern?

Fibery MCP-servern är en brygga som kopplar din Fibery-arbetsyta till AI-assistenter via Model Context Protocol. Den låter dig hantera databaser och enheter i Fibery med naturligt språk, vilket gör dataåtkomst och automatisering enklare.

Vilka verktyg tillhandahåller Fibery MCP-servern?

Den erbjuder verktyg för att lista databaser, beskriva databasstrukturer, göra datafrågor och skapa nya enheter inom din Fibery-arbetsyta.

Hur skyddar jag min API-token vid konfiguration av servern?

Lagra känsliga tokens som miljövariabler i din konfiguration. Använd till exempel 'FIBERY_API_TOKEN' i dina miljöinställningar för att undvika att exponera inloggningsuppgifter.

Vilka är vanliga användningsområden?

Vanliga användningar inkluderar databasutforskning, naturlig språkbaserad datafråga, automatiserat enhetsskapande och arbetsytehantering via AI-drivna arbetsflöden.

Tillhandahålls promptmallar eller resursdefinitioner?

Nej, det finns inga tydliga promptmallar eller resurslistor i den nuvarande dokumentationen eller i repository-filerna.

Vad är MCP Score och licens för denna server?

Fibery MCP-servern har MIT-licens, tillhandahåller grundläggande databas-/enhetsverktyg och har för närvarande poäng 6/10 för MCP-funktioner, med 9 forks och 20 stjärnor på GitHub.

Integrera Fibery med FlowHunt

Lås upp kraftfull databasautomatisering och enhetshantering i din Fibery-arbetsyta genom att koppla den till FlowHunt’s intelligenta flöden.

Lär dig mer

Firebase MCP-server
Firebase MCP-server

Firebase MCP-server

Firebase MCP-servern fungerar som en brygga mellan AI-assistenter och Firebase-tjänster, vilket möjliggör sömlös integration med Firestore, Storage och Authenti...

3 min läsning
AI Firebase +6
fabric-mcp-server MCP-server
fabric-mcp-server MCP-server

fabric-mcp-server MCP-server

fabric-mcp-server är en MCP-server som exponerar Fabric-mönster som anropbara verktyg för AI-drivna arbetsflöden, vilket möjliggör integration med Cline och and...

4 min läsning
AI Automation +4
ModelContextProtocol (MCP) Server-integration
ModelContextProtocol (MCP) Server-integration

ModelContextProtocol (MCP) Server-integration

ModelContextProtocol (MCP) Server fungerar som en brygga mellan AI-agenter och externa datakällor, API:er och tjänster, vilket gör det möjligt för FlowHunt-anvä...

3 min läsning
AI Integration +4