Webflow MCP-serverintegration

Vad gör “Webflow” MCP-servern?

Webflow MCP-servern är ett integrationslager som gör det möjligt för AI-assistenter, såsom Claude, att interagera med Webflows API:er. Genom att koppla AI-modeller till Webflow kan denna server låta utvecklare och AI-drivna verktyg komma åt, fråga ut och manipulera data från Webflow-sajter programmatiskt. Viktiga funktioner inkluderar hämtning av detaljerad information om Webflow-sajter, såsom sajtnamn, ID, domäner, lokaliseringsinställningar och mer. Detta förbättrar utvecklingsflöden genom att möjliggöra automatiserad sajthantering, dataanalys och kontextuella interaktioner direkt från AI-plattformar, vilket gör det enklare för team att integrera Webflow-resurser i sina verktygskedjor och automatiseringspipelines.

Lista över promptar

Inga promptmallar nämns i förvaret.

Lista över resurser

Ingen explicit resurs är listad i tillgänglig dokumentation eller kodbas.

Lista över verktyg

• get_sites

  • Hämtar en lista över alla Webflow-sajter som är tillgängliga för den autentiserade användaren. Returnerar detaljer såsom visningsnamn, kortnamn, sajt- och arbetsyte-ID, skapande- och uppdateringsdatum, förhandsgransknings-URL, tidszon, egna domäner, lokaliseringsinställningar och datainsamlingspreferenser.

• get_site

  • Hämtar detaljerad information om en specifik Webflow-sajt, identifierad genom dess siteId. Returnerar samma uppsättning detaljerad information som get_sites men för en enskild sajt.

Användningsområden för denna MCP-server

• Upptäckt av Webflow-sajter
  • Utvecklare eller AI-agenter kan snabbt lista alla Webflow-sajter kopplade till ett konto, vilket gör det enklare att hantera flera webbprojekt.
• Automatiserad sajthantering
  • Hämta och övervaka metadata (som publiceringsdatum, egna domäner och språk) för en eller flera Webflow-sajter, vilket möjliggör effektiv administration.
• Kontextuell AI-interaktion
  • AI-assistenter kan hämta detaljerad sajtdata för att besvara användarfrågor eller styra automatiseringsflöden baserat på aktuella sajtkonfigurationer.
• Integration med CI/CD-pipelines
  • Använd sajtdatan som en del av automatiserad driftsättning, publicering eller analysflöden i större utvecklingspipelines.

Så här sätter du upp det

Windsurf

Inga Windsurf-specifika instruktioner anges i förvaret.

Claude

1. Förutsättningar
   • Säkerställ att Node.js (v16+) är installerat.
   • Ha Claude Desktop App installerad.
   • Skaffa en Webflow API-token.
2. Installera beroenden
   • Kör: npm install
3. Konfigurera miljövariabler
   • Skapa en .env-fil med följande innehåll:

     WEBFLOW_API_TOKEN=din-api-token
     

4. Konfigurera Claude Desktop
   • Öppna Claudes konfigurationsfil:
     • För MacOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
     • För Windows: %AppData%\Claude\claude_desktop_config.json
   • Lägg till/uppdatera:

     {
         "mcpServers": {
             "webflow": {
                 "command": "node",
                 "args": [
                     "/ABSOLUTA/SÖKVÄGEN/TILL/build/index.js"
                 ],
                 "env": {
                     "WEBFLOW_API_TOKEN": "din-api-token"
                 }
             }
         }
     }
     

   • Spara och starta om Claude Desktop.

Skydda API-nycklar (exempel för env):

{
    "mcpServers": {
        "webflow": {
            "command": "node",
            "args": [
                "/ABSOLUTA/SÖKVÄGEN/TILL/build/index.js"
            ],
            "env": {
                "WEBFLOW_API_TOKEN": "din-api-token"
            }
        }
    }
}

Cursor

Inga Cursor-specifika instruktioner anges i förvaret.

Cline

Inga Cline-specifika instruktioner anges i förvaret.

Installation via Smithery

• Kör:

  npx -y @smithery/cli install @kapilduraphe/webflow-mcp-server --client claude
  

Så här använder du MCP i dina 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:

Klicka på MCP-komponenten för att öppna konfigurationspanelen. I systemets MCP-konfigurationssektion klistrar du in din MCP-serverinformation med detta JSON-format:

{
  "webflow": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://dinmcpserver.example/sökvägtillmcp/url"
  }
}

När detta 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 “webflow” mot det verkliga namnet på din MCP-server och ange rätt URL till din MCP-server.

Översikt

Baserat på de två tabellerna erbjuder Webflow MCP-servern tydliga och användbara verktyg för Webflow/AI-integration, men saknar promptmallar, resursdefinitioner och explicit stöd för roots eller sampling. Installationen och dokumentationen är stabil för Claude, men andra plattformar är ej dokumenterade.

MCP-poäng