
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...
Koppla din Fibery-arbetsyta till AI-assistenter med Fibery MCP-servern för sömlös databasutforskning, datafrågor, enhetsskapande och arbetsflödesautomatisering.
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.
Inga tydliga promptmallar nämns i tillgänglig dokumentation eller repository-filer.
Ingen uttalad resurslista (enligt MCP-definition) finns i tillgänglig dokumentation eller repository-filer.
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.
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.
Inga Windsurf-specifika instruktioner finns i dokumentationen.
uv tool install fibery-mcp-server
{
"mcpServers": {
"fibery-mcp-server": {
"command": "uv",
"args": [
"tool",
"run",
"fibery-mcp-server",
"--fibery-host",
"your-domain.fibery.io",
"--fibery-api-token",
"your-api-token"
]
}
}
}
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"
}
}
}
}
Inga Cursor-specifika instruktioner tillgängliga.
Inga Cline-specifika instruktioner tillgängliga.
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, 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.
Sektion | Tillgänglighet | Detaljer/Noteringar |
---|---|---|
Översikt | ✅ | |
Lista över prompts | ⛔ | |
Lista över resurser | ⛔ | |
Lista över verktyg | ✅ | 4 verktyg funna |
Skydda API-nycklar | ✅ | Dokumenterat 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
Har LICENS | ✅ (MIT) |
---|---|
Har minst ett verktyg | ✅ |
Antal forks | 9 |
Antal stjärnor | 20 |
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.
Den erbjuder verktyg för att lista databaser, beskriva databasstrukturer, göra datafrågor och skapa nya enheter inom din Fibery-arbetsyta.
Lagra känsliga tokens som miljövariabler i din konfiguration. Använd till exempel 'FIBERY_API_TOKEN' i dina miljöinställningar för att undvika att exponera inloggningsuppgifter.
Vanliga användningar inkluderar databasutforskning, naturlig språkbaserad datafråga, automatiserat enhetsskapande och arbetsytehantering via AI-drivna arbetsflöden.
Nej, det finns inga tydliga promptmallar eller resurslistor i den nuvarande dokumentationen eller i repository-filerna.
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.
Lås upp kraftfull databasautomatisering och enhetshantering i din Fibery-arbetsyta genom att koppla den till FlowHunt’s intelligenta flöden.
Firebase MCP-servern fungerar som en brygga mellan AI-assistenter och Firebase-tjänster, vilket möjliggör sömlös integration med Firestore, Storage och Authenti...
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...
ModelContextProtocol (MCP) Server fungerar som en brygga mellan AI-agenter och externa datakällor, API:er och tjänster, vilket gör det möjligt för FlowHunt-anvä...