
lingo.dev MCP-server
lingo.dev MCP-servern fungerar som en brygga mellan AI-assistenter och externa datakällor, API:er och tjänster, vilket möjliggör strukturerad resursåtkomst, pro...

wxflows MCP-server kopplar FlowHunt-agenter till verkliga system—API:er, databaser och filer—genom en säker, enhetlig brygga.
FlowHunt erbjuder ett extra säkerhetslager mellan dina interna system och AI-verktyg, vilket ger dig granulär kontroll över vilka verktyg som är tillgängliga från dina MCP-servrar. MCP-servrar som hostas i vår infrastruktur kan sömlöst integreras med FlowHunts chatbot samt populära AI-plattformar som ChatGPT, Claude och olika AI-redigerare.
wxflows MCP (Model Context Protocol) Server är utvecklad för att fungera som en brygga mellan AI-assistenter och olika externa datakällor, API:er eller tjänster. Genom att använda MCP-standarden möjliggör wxflows säker och modulär integration av AI-drivna arbetsflöden med verkliga system, vilket förbättrar utvecklarupplevelsen för AI-baserade applikationer. Dess huvudsakliga roll är att förenkla uppgifter som databasfrågor, filhantering eller API-anrop, allt via ett enhetligt gränssnitt. Detta ger utvecklare möjlighet att skapa, hantera och automatisera arbetsflöden som kan få tillgång till uppdaterad information eller utföra operationer på externa system, där AI-agenter på ett sömlöst sätt samordnar dessa åtgärder i utvecklingsmiljön.
windsurf.json eller liknande).{
  "mcpServers": {
    "wxflows": {
      "command": "npx",
      "args": ["@wxflows/mcp-server@latest"],
      "env": {},
      "inputs": {}
    }
  }
}
claude.config.json eller liknande).{
  "mcpServers": {
    "wxflows": {
      "command": "npx",
      "args": ["@wxflows/mcp-server@latest"],
      "env": {},
      "inputs": {}
    }
  }
}
{
  "mcpServers": {
    "wxflows": {
      "command": "npx",
      "args": ["@wxflows/mcp-server@latest"],
      "env": {},
      "inputs": {}
    }
  }
}
{
  "mcpServers": {
    "wxflows": {
      "command": "npx",
      "args": ["@wxflows/mcp-server@latest"],
      "env": {},
      "inputs": {}
    }
  }
}
Skydda API-nycklar
För att skydda API-nycklar eller inloggningsuppgifter, använd miljövariabler i konfigurationen:
{
  "mcpServers": {
    "wxflows": {
      "command": "npx",
      "args": ["@wxflows/mcp-server@latest"],
      "env": {
        "API_KEY": "${WXFLOWS_API_KEY}"
      },
      "inputs": {}
    }
  }
}
Byt ut "API_KEY": "${WXFLOWS_API_KEY}" mot just dina hemliga variabelnamn.
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-konfigurationsavsnitt anger du dina MCP-serveruppgifter enligt detta JSON-format:
{
  "wxflows": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}
När detta är konfigurerat kan AI-agenten använda denna MCP som ett verktyg med tillgång till alla dess funktioner och kapabiliteter. Kom ihåg att byta ut "wxflows" mot det faktiska namnet på din MCP-server och byt ut URL:en mot din egen MCP-server-URL.
| Sektion | Tillgänglighet | Detaljer/Noteringar | 
|---|---|---|
| Översikt | ✅ | |
| Lista över promptar | ⛔ | |
| Lista över resurser | ⛔ | |
| Lista över verktyg | ⛔ | |
| Skydda API-nycklar | ✅ | Exempel på JSON visas | 
| Sampling-stöd (mindre viktigt vid utvärdering) | ⛔ | 
Mellan dessa två tabeller blir min övergripande bedömning av dokumentation och upptäckbarhet för detta MCP-repository baserat på tillgänglig information 2/10. De flesta nyckeluppgifter kring promptar, verktyg och resurser saknas, men installationsanvisningarna är tydliga.
| Har LICENSE | |
|---|---|
| Har minst ett verktyg | |
| Antal forks | |
| Antal stjärnor | 
wxflows MCP-server är en brygga mellan AI-assistenter och externa datakällor, API:er eller tjänster, och möjliggör säker och modulär automatisering av arbetsflöden genom att koppla agenter till verkliga system via ett enhetligt gränssnitt.
Lägg till MCP-komponenten i ditt flöde, anslut den till din AI-agent och fyll i din wxflows MCP-serverkonfiguration i systemets MCP-konfigurationssektion. Använd det angivna JSON-formatet och ange din MCP-servers URL.
Lagra API-nycklar i miljövariabler och referera till dem i MCP-serverns konfiguration under fältet 'env' för att hålla nycklarna säkra och utanför din kodbas.
Den kan utföra databasfrågor, filhantering, API-anrop och automatisera andra operationer, vilket gör att AI-agenter kan få tillgång till uppdaterad data och utföra åtgärder över externa plattformar.
Uppdatera MCP-konfigurationen i ditt flöde genom att ersätta fältet 'url' med din anpassade MCP-server-endpoint. Kontrollera att din server är tillgänglig och följer det förväntade MCP-protokollet.
Integrera externa data och tjänster sömlöst i dina AI-drivna arbetsflöden. Sätt upp wxflows MCP-server med FlowHunt redan idag för säker, modulär automatisering.
lingo.dev MCP-servern fungerar som en brygga mellan AI-assistenter och externa datakällor, API:er och tjänster, vilket möjliggör strukturerad resursåtkomst, pro...
Webflow MCP-servern kopplar samman AI-assistenter och automatiseringsverktyg med Webflows API:er, vilket möjliggör smidig upptäckt av webbplatser, automatiserad...
WildFly MCP Server kopplar WildFly-servrar till generativa AI-verktyg, vilket möjliggör hantering och övervakning av WildFly-miljöer med naturligt språk via Flo...
Cookie-samtycke
Vi använder cookies för att förbättra din surfupplevelse och analysera vår trafik. See our privacy policy.


