Kibela MCP-serverintegration

Vad gör “Kibela” MCP-servern?

Kibela MCP-servern är en implementation av Model Context Protocol (MCP) utformad för att integrera med Kibela API. Genom att fungera som en brygga mellan AI-assistenter och Kibela möjliggör den sömlös åtkomst till extern data, innehåll och tjänster som finns i Kibela-arbetsytor. Denna integrering låter AI-agenter ställa frågor, hämta och interagera med dokument och kunskapsbaser lagrade i Kibela, vilket förbättrar utvecklingsarbetsflöden genom att automatisera uppgifter såsom dokumentsökning, informationsutvinning och samarbete. Kibela MCP-servern ger utvecklare och team möjlighet att utnyttja stora språkmodeller (LLM:er) med uppdaterad organisationskunskap, vilket möjliggör effektiv kodbasutforskning, kunskapshantering och arbetsflödesautomation via standardiserade MCP-verktyg och resurser.

Lista över promptar

Inga promptmallar nämns eller definieras i den tillgängliga dokumentationen eller i arkivfilerna.

Lista över resurser

Inga explicita resurser listas i den tillgängliga dokumentationen eller i arkivfilerna.

Lista över verktyg

Inga explicita verktyg listas i den tillgängliga dokumentationen eller i arkivfiler såsom server.py (arkivet är implementerat i TypeScript/Node.js och har ingen direkt motsvarighet till en server.py).

Användningsområden för denna MCP-server

• Automatiserad kunskapshantering: Integrera Kibelas kunskapsbas med LLM:er för att automatisera hämtning och sammanfattning av organisationsdokumentation.
• Dokumentsökning och frågor: Gör det möjligt för AI-assistenter att hitta, extrahera och presentera relevant information från Kibela för användare, vilket förbättrar forskning och onboarding.
• Arbetsflödesautomation: Automatisera repetitiva dokumentationsrelaterade uppgifter, såsom att uppdatera poster eller generera rapporter från Kibelas innehåll.
• Förbättrat samarbete: Underlätta AI-drivet samarbete genom att låta agenter föreslå innehåll, tagga dokument eller notifiera teammedlemmar baserat på aktivitet i Kibela.

Så här installerar du

Windsurf

1. Kontrollera att Node.js är installerat på ditt system.

2. Leta upp Windsurf-konfigurationsfilen (vanligtvis windsurf.config.json).

3. Lägg till Kibela MCP-serverpaketet:
   @kiwamizamurai/mcp-kibela-server@latest

4. Lägg in MCP-serverkonfigurationen under objektet mcpServers:

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

5. Spara och starta om Windsurf.

6. Kontrollera att servern syns i listan över MCP-servrar.

Claude

1. Installera Node.js om det inte redan är installerat.

2. Hitta och öppna Claudes konfigurationsfil.

3. Lägg till Kibela MCP-server enligt följande:

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

4. Starta om Claude.

5. Bekräfta integreringen genom att kontrollera tillgängliga MCP-endpoints.

Cursor

1. Installera Node.js.

2. Redigera cursor.config.json eller relevant MCP-konfigurationsfil.

3. Lägg till följande kodsnutt:

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

4. Spara och starta om Cursor.

5. Testa genom att initiera en Kibela-relaterad fråga.

Cline

1. Kontrollera att Node.js är installerat.

2. Öppna Cline MCP-konfigurationsfilen.

3. Lägg till Kibela-serverposten:

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

4. Spara ändringarna och starta om Cline.

5. Kontrollera att Kibela MCP-servern är igång.

Skydda API-nycklar

För att skydda dina Kibela API-nycklar, använd miljövariabler. Här är ett exempel på konfiguration:

{
  "mcpServers": {
    "kibela": {
      "command": "npx",
      "args": ["@kiwamizamurai/mcp-kibela-server@latest"],
      "env": {
        "KIBELA_API_KEY": "${KIBELA_API_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "workspace": "your_workspace_name"
      }
    }
  }
}

Så använder du denna MCP i flöden

Använd 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-serverdetaljer med detta JSON-format:

{
  "kibela": {
    "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 ändra “kibela” till det faktiska namnet på din MCP-server och byt ut URL:en mot din egen MCP-serveradress.

Översikt

Mellan dessa tabeller:
Kibela MCP-servern erbjuder grundläggande dokumentation, en tydlig licens och installationsinstruktioner för större plattformar. Däremot saknas explicita listor över verktyg, resurser och promptmallar i den offentliga dokumentationen, vilket begränsar dess agentiska användning direkt från start. Om dessa skulle läggas till skulle värdet öka. Som det ser ut nu är den lämplig för grundläggande Kibela-integrering men inte för avancerade eller mycket konfigurerbara MCP-arbetsflöden.

MCP-poäng