Outline MCP-serverintegration

Outline MCP-serverintegration

Koppla FlowHunt till Outline-dokumentation för sömlös AI-driven dokumentsökning, redigering, samlingshantering och samarbete i dina flöden.

Vad gör “Outline” MCP-servern?

Outline MCP-servern är en Model Context Protocol (MCP)-server som gör det möjligt för AI-assistenter att sömlöst interagera med Outline-dokumentationstjänster. Genom att fungera som en bro mellan naturliga språkbefallningar och Outlines kraftfulla dokumenthanterings-API:er, ger den AI-agenter möjlighet att utföra uppgifter som att söka efter dokument, hantera dokumentsamlingar, läsa eller redigera innehåll samt hantera kommentarer – allt via ett säkert, programmerbart gränssnitt. Denna integration förbättrar utvecklares arbetsflöden genom att automatisera kunskapshantering, effektivisera dokumentationsprocesser och möjliggöra rikare, kontextmedvetna AI-interaktioner med organisatoriska kunskapsbaser.

Lista över prompts

Inga explicita promptmallar beskrivs i förvaret eller dokumentationen.

Lista över resurser

Inga explicita MCP-resurser beskrivs i förvaret eller dokumentationen.

Lista över verktyg

  • Dokumentsök: Sök efter dokument inom Outline via nyckelord.
  • Samlinghantering: Lista tillgängliga samlingar och visa deras dokumentstruktur.
  • Dokumentläsning: Hämta dokumentinnehåll och exportera som markdown.
  • Kommentarhantering: Visa och lägg till kommentarer på dokument.
  • Dokumentskapande: Skapa nya dokument i angivna samlingar.
  • Dokumentredigering: Uppdatera dokumentinnehåll och flytta dokument mellan samlingar.
  • Bakåtlänkhantering: Visa dokument som länkar till ett specifikt dokument.

Användningsområden för denna MCP-server

  • Sökning i kunskapsbas: Utvecklare och AI-assistenter kan snabbt söka i organisationsdokumentation efter relevant information eller svar med hjälp av naturliga språkfrågor.
  • Automatiserade dokumentationsuppdateringar: AI-agenter kan skapa, uppdatera eller flytta dokument programmatiskt, vilket säkerställer att dokumentationen hålls uppdaterad med minsta möjliga manuella insats.
  • Innehållssummering och läsning: Hämta och bearbeta dokumentinnehåll för summering eller granskning, vilket effektiviserar kunskapsupptagning och delning.
  • Samarbete och feedback: Lägg till och hantera kommentarer på dokument, vilket stärker samarbete och granskningsflöden direkt från AI-drivna assistenter.
  • Organisationsinsikter: Analysera bakåtlänkar för att förstå dokumentrelationer och kunskapsflöden inom organisationen.

Så här sätter du upp det

Windsurf

Inga Windsurf-specifika installationsinstruktioner tillhandahålls.

Claude

Inga Claude-specifika installationsinstruktioner tillhandahålls.

Cursor

  1. Installera Docker: Säkerställ att Docker eller Docker Desktop är installerat och igång.
  2. Bygg Docker-imagen:
    docker buildx build -t mcp-outline .
    
  3. Lägg till MCP-servern i Cursor:
    • Gå till fliken “MCP Servers” och klicka på “Add Server”.
    • Använd följande JSON-konfiguration:
      {
        "mcpServers": {
          "mcp-outline": {
            "command": "docker",
            "args": [
              "run",
              "-i",
              "--rm",
              "--init",
              "-e",
              "DOCKER_CONTAINER=true",
              "-e",
              "OUTLINE_API_KEY",
              "-e",
              "OUTLINE_API_URL",
              "mcp-outline"
            ],
            "env": {
              "OUTLINE_API_KEY": "<YOUR_OUTLINE_API_KEY>",
              "OUTLINE_API_URL": "<YOUR_OUTLINE_API_URL>"
            }
          }
        }
      }
      
  4. Ange miljövariabler:
    Använd din Outline API-nyckel (obligatoriskt) och API-URL (valfritt, förvalt https://app.getoutline.com/api).
  5. Felsök och inspektera (valfritt):
    npx @modelcontextprotocol/inspector docker run -i --rm --init -e DOCKER_CONTAINER=true --env-file .env mcp-outline
    

Säkra API-nycklar

Lagra dina nycklar i miljövariabler. Exempel:

"env": {
  "OUTLINE_API_KEY": "<YOUR_OUTLINE_API_KEY>",
  "OUTLINE_API_URL": "<YOUR_OUTLINE_API_URL>"
}

Cline

Inga Cline-specifika installationsinstruktioner tillhandahålls.

Så använder du denna 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 avsnittet för system-MCP-konfiguration, ange dina MCP-serveruppgifter med detta JSON-format:

{
  "mcp-outline": {
    "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 kapabiliteter. Kom ihåg att byta ut “mcp-outline” mot det faktiska namnet på din MCP-server och ersätta URL:en med din egen MCP-serveradress.


Översikt

AvsnittTillgänglighetDetaljer/Noteringar
Översikt
Lista över promptsInga promptmallar hittades
Lista över resurserInga MCP-resurser beskrivna
Lista över verktygDokument-/samlinghantering, kommentarer, bakåtlänkar
Säkra API-nycklarVia miljövariabler i JSON-konfiguration
Sampling Support (mindre viktigt för utvärdering)Ej nämnt

Vår åsikt

Outline MCP-servern erbjuder kraftfulla dokumenthanteringsverktyg för AI-integrationer, med tydliga Docker-baserade installationsinstruktioner och praktiska verktyg för Outline-användare. Dock begränsas dess direktanvändbarhet av avsaknaden av explicita promptmallar och dokumenterade resurser. Betyget är över genomsnittet för utvecklaranvändbarhet tack vare tydlig setup och verktygstäckning, men kan förbättras med fler resurser och formalisering av prompts.

MCP-betyg

Har LICENSE✅ (MIT)
Har minst ett verktyg
Antal forks10
Antal stjärnor24

Vanliga frågor

Vad är Outline MCP Server?

Outline MCP Server är en Model Context Protocol-server som kopplar AI-agenter till Outline-dokumentationstjänster. Den gör det möjligt för dina AI-arbetsflöden att söka, läsa, redigera och hantera Outline-dokument och kommentarer via säkra API:er.

Vilka funktioner för dokumenthantering stöds?

Du kan söka efter dokument, lista och hantera samlingar, läsa eller redigera dokumentinnehåll, skapa nya dokument, flytta dokument mellan samlingar, hantera kommentarer och analysera bakåtlänkar – allt via din AI-agent.

Hur sätter jag upp Outline MCP Server i Cursor?

Installera Docker, bygg MCP-imagen, lägg till servern i Cursors konfiguration med den medföljande JSON:en och ange din Outline API-nyckel och URL som miljövariabler. Se konfigurationsavsnittet ovan för detaljer.

Är mina Outline API-nycklar säkra?

Ja. Du bör lagra dina API-nycklar som miljövariabler i din konfiguration så att de inte hårdkodas i skript eller flöden.

Vilka är typiska användningsområden för denna integration?

Automatiserade dokumentationsuppdateringar, sökning i kunskapsbas, innehållssummering, samarbete via kommentarer och organisationsinsikter genom analys av bakåtlänkar.

Kräver Outline MCP Server någon speciell licensiering?

Nej, den tillhandahålls under MIT-licensen.

Prova Outline MCP Server i FlowHunt

Ge dina AI-arbetsflöden superkrafter genom att koppla Outline-dokumentation till FlowHunt’s kraftfulla orkestreringsplattform. Automatisera dokumentation, effektivisera kunskapshantering och stärk ditt team med kontextmedveten AI.

Lär dig mer

Office-Word MCP-server
Office-Word MCP-server

Office-Word MCP-server

Office-Word MCP-servern bygger en bro mellan AI-assistenter och Microsoft Word-dokument, vilket möjliggör automatiserad dokumentxadskapande, redigering, formate...

4 min läsning
AI MCP Server +3
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
Model Context Protocol (MCP) Server
Model Context Protocol (MCP) Server

Model Context Protocol (MCP) Server

Model Context Protocol (MCP) Server kopplar samman AI-assistenter med externa datakällor, API:er och tjänster, vilket möjliggör smidig integrering av komplexa a...

3 min läsning
AI MCP +4