Paddle MCP Server-integration

AI Billing Paddle MCP Server

Kontakta oss för att vara värd för din MCP-server i FlowHunt

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.

Vad gör “Paddle” MCP Server?

Paddle MCP (Model Context Protocol) Server fungerar som en brygga mellan AI-assistenter och Paddle API, och möjliggör smidig hantering av produktkataloger, fakturering, prenumerationer och finansiella rapporter. Genom att exponera Paddles omfattande funktioner för handel och fakturering via MCP, tillåter den AI-drivna verktyg som Claude, Cursor eller Windsurf att säkert interagera med Paddles API:er. Denna integration möjliggör intelligent automatisering av utvecklararbetsflöden såsom att fråga efter produkter, skapa nya katalogposter, hantera kunder eller generera företagsrapporter. Genom att överlåta dessa uppgifter till Paddle MCP Server kan utvecklare och AI-agenter snabbt få tillgång till aktuell fakturerings- och produktinformation, hantera prissättning och utföra komplexa operationer utan manuell inblandning, vilket ökar effektiviteten och noggrannheten vid utveckling och drift av SaaS-produkter.

Lista över prompts

Inga promptmallar anges uttryckligen i repositoryt eller dokumentationen.

Logo

Redo att växa ditt företag?

Starta din kostnadsfria provperiod idag och se resultat inom några dagar.

Lista över resurser

Inga explicita MCP-resurser nämns i repositoryt eller dokumentationen.

Lista över verktyg

Baserat på README och funktioner tillhandahåller Paddle MCP Server följande verktyg:

  • Lista produkter: Hämtar listan över produkter i din Paddle-katalog.
  • Skapa produkt: Lägger till en ny produkt i din Paddle-katalog.
  • Lista priser: Hämtar prisinformation för produkter.
  • Skapa pris: Lägger till ett nytt pris för en befintlig produkt.
  • Lista kunder: Hämtar en lista över kunder.
  • Lista transaktioner: Hämtar en lista över transaktioner.
  • Lista prenumerationer: Hämtar alla prenumerationer som hanteras i Paddle.
  • Skapa anpassad rapport: Genererar anpassade finansiella analysrapporter.

Användningsområden för denna MCP Server

  • Produktkataloghantering: Lista, skapa och uppdatera produkter i din Paddle-katalog enkelt med AI-assistenter eller IDE-plugins, effektivisera kataloghanteringen och minska manuella fel.
  • Prenumerations- & faktureringsoperationer: Kom åt, lista och hantera snabbt prenumerationer och kundfaktureringsuppgifter, vilket gör det enklare att hantera SaaS-faktureringslogik i utvecklingsmiljöer.
  • Finansiell rapportering: Skapa och hämta finansiella och företagsrapporter för analys eller revision direkt via AI-verktyg och automatisera komplex rapportering.
  • Automatisering av kundsupport: Möjliggör AI-drivna supportflöden för att hämta kunddata, lösa faktureringsfrågor eller uppdatera kundregister och därmed förbättra supporteffektiviteten.
  • API-drivna handelsintegrationer: Använd MCP-servern som ett automatiseringslager för att integrera Paddles fakturerings- och handelsfunktioner i egna appar, botar eller interna verktyg.

Så här sätter du upp det

Windsurf

  1. Förutsättningar: Kontrollera att Node.js är installerat.
  2. Skaffa Paddle API-nyckel: Skapa/hantera din API-nyckel i Paddles utvecklarverktyg.
  3. Redigera konfiguration: Lägg till Paddle MCP-servern i din Windsurf MCP-konfiguration.
  4. Infoga JSON-exempel:
    {
      "mcpServers": {
        "paddle": {
          "command": "npx",
          "args": ["-y", "@paddle/paddle-mcp", "--api-key=PADDLE_API_KEY", "--environment=sandbox"]
        }
      }
    }
    
  5. Spara & starta om: Spara konfigurationen och starta om Windsurf.
  6. Verifiera: Kontrollera Paddle MCP-serverns tillgänglighet i Windsurf.

Säkra API-nycklar

Exempel med miljövariabler:

{
  "mcpServers": {
    "paddle": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@paddle/paddle-mcp"],
      "env": {
        "PADDLE_API_KEY": "your_api_key",
        "PADDLE_ENVIRONMENT": "sandbox"
      }
    }
  }
}

Claude

  1. Förutsättningar: Kontrollera att Node.js är installerat.
  2. Hämta API-nyckel: Skaffas från Paddles utvecklarverktyg.
  3. Redigera MCP-konfiguration: Lägg till Paddle MCP JSON i din konfiguration.
  4. Infoga JSON-exempel:
    {
      "mcpServers": {
        "paddle": {
          "command": "npx",
          "args": ["-y", "@paddle/paddle-mcp", "--api-key=PADDLE_API_KEY", "--environment=production"]
        }
      }
    }
    
  5. Spara & starta om Claude.

Säkra API-nycklar

Använd miljövariabler enligt ovan.

Cursor

  1. Förutsättningar: Node.js installerat.
  2. Hämta API-nyckel: Från Paddles utvecklarverktyg.
  3. Redigera konfiguration: Lägg till MCP-servern i Cursors konfiguration.
  4. Infoga JSON-exempel:
    {
      "mcpServers": {
        "paddle": {
          "command": "npx",
          "args": ["-y", "@paddle/paddle-mcp", "--api-key=PADDLE_API_KEY", "--environment=sandbox"]
        }
      }
    }
    
  5. Starta om Cursor och verifiera Paddle MCP-integrationen.

Säkra API-nycklar

Använd miljövariabelbaserad metod enligt ovan.

Cline

  1. Förutsättningar: Kontrollera att Node.js är installerat.
  2. API-nyckel: Skaffas från Paddles utvecklarverktyg.
  3. Konfigurationsfil: Lägg till Paddle MCP-post i konfigurationen.
  4. Exempel på JSON:
    {
      "mcpServers": {
        "paddle": {
          "command": "npx",
          "args": ["-y", "@paddle/paddle-mcp", "--api-key=PADDLE_API_KEY", "--environment=sandbox"]
        }
      }
    }
    
  5. Spara & starta om Cline.

Säkra API-nycklar

Använd miljövariabler som beskrivits ovan.

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:

FlowHunt MCP flow

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

{
  "paddle": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

När det är konfigurerat kan din AI-agent nu använda denna MCP som ett verktyg med tillgång till alla dess funktioner och kapacitet. Kom ihåg att ändra “paddle” till det faktiska namnet på din MCP-server och byt ut URL:en mot din egen MCP-server-URL.


Översikt

SektionTillgänglighetDetaljer/Noteringar
ÖversiktÖversikt och funktioner finns i README
Lista över promptsInga explicita MCP-promptmallar hittades
Lista över resurserInga explicita MCP-resurser hittades
Lista över verktygIndirekt via funktionslista i README
Säkra API-nycklarAnvändning av miljövariabler och konfigurationsexempel i README
Sampling-stöd (mindre viktigt vid utvärdering)Ingen information funnen

Baserat på tillgänglig information erbjuder Paddle MCP-servern en stabil uppsättning verktyg och installationsinstruktioner, men saknar explicita promptmallar och resursdefinitioner i dess dokumentation. Säkerhetsanvisningarna är tydliga och funktionsuppsättningen matchar väl mot Paddles API. Avsaknaden av rötter och samplingstöd i dokumentationen är en mindre brist.

MCP-betyg

Har en LICENSE✅ (Apache-2.0)
Har minst ett verktyg
Antal Forks7
Antal Stars19

Överlag skulle jag ge denna MCP-server 6/10. Den täcker väsentligheterna för Paddle API-automatisering, erbjuder tydliga installations- och säkerhetsanvisningar samt exponerar viktiga verktyg, men saknar avancerade MCP-funktioner som resurser, promptmallar, rötter och samplingstöd i sin dokumentation.

Vanliga frågor

Automatisera Paddle-operationer med FlowHunt

Hantera Paddle-fakturering, prenumerationer och katalogarbetsflöden sömlöst med intelligent MCP-integration. Starta din automatiseringsresa idag.

Lär dig mer

Kubernetes MCP Server-integration
Kubernetes MCP Server-integration

Kubernetes MCP Server-integration

Kubernetes MCP Server fungerar som en brygga mellan AI-assistenter och Kubernetes-kluster, vilket möjliggör AI-drivna automatiseringar, resursxadhantering och D...

4 min läsning
AI Kubernetes +4
Codacy MCP Server-integration
Codacy MCP Server-integration

Codacy MCP Server-integration

Codacy MCP Server fungerar som en brygga mellan AI-assistenter och Codacy-plattformen, vilket möjliggör automatiserad kodkvalitet, säkerhetsanalys, repository-h...

4 min läsning
AI Code Quality +4