fabric-mcp-server MCP Sunucusu

“fabric-mcp-server” MCP Sunucusu ne yapar?

fabric-mcp-server, Fabric desenlerini Cline ile entegre etmek için tasarlanmış bir Model Context Protocol (MCP) sunucusudur ve bu desenleri yapay zekâ destekli görevlerin yürütülmesinde araç olarak sunar. Bir köprü görevi görerek, yapay zekâ asistanlarının yapılandırılmış Fabric desenlerini çağrılabilir araçlar olarak kullanmasını sağlar ve böylece geliştirme iş akışlarını güçlendirir. Bu entegrasyon, Cline gibi desteklenen platformlarda doğrudan talep analizi, özetleme ve bilgi çıkarımı gibi görevlerin gerçekleştirilmesini mümkün kılar. Sunucu, standart MCP arayüzünü kullanarak bu yetenekleri kolayca erişilebilir hale getirir ve sonuçta yapay zekânın tekrar kullanılabilir, desen tabanlı iş akışlarıyla karmaşık bilgileri manipüle etme gücünü artırır.

Komut Listesi

Depoda veya dokümantasyonda açık bir istem şablonu belirtilmemiştir.

Kaynak Listesi

fabric-mcp-server tarafından belgelenmiş veya sunulmuş özel bir MCP kaynağı bulunmamaktadır.

Araçlar Listesi

fabric-mcp-server, Fabric desenlerini araç olarak sunar. Örnekler:

• analyze_claims: Sağlanan içerikteki iddiaları analiz eder.
• summarize: Girdi verisinden veya metinden özetler üretir.
• extract_wisdom: Belgelerden temel içgörüleri veya bilgileri çıkarır.
• create_mermaid_visualization: Yapılandırılmış verilere dayalı mermaid.js diyagramları üretir.

Not: Tüm araçların tam kümesi fabric/patterns dizininde bulunan desenlerle aynıdır.

Bu MCP Sunucusunun Kullanım Alanları

• Talep Analizi: Belgeler veya veri kümeleri içinde iddiaları otomatik olarak analiz edin ve doğrulayın, araştırma ve inceleme süreçlerini hızlandırın.
• Özetleme Servisleri: Uzun makale veya raporların kısa özetlerini üreterek geliştiriciler ve son kullanıcılar için bilgi sindirimini kolaylaştırın.
• İçgörü Çıkarımı: Büyük miktarda veriden uygulanabilir içgörüleri veya “bilgeliği” damıtarak bilgi yönetim süreçlerini destekleyin.
• Görselleştirme Üretimi: Doğrudan yapılandırılmış veriden mermaid diyagramları veya başka görseller oluşturun, dokümantasyon ve sistem tasarımına yardımcı olun.
• Desen Tabanlı Görev Otomasyonu: Tüm Fabric desenleri setini kullanarak geliştirme iş akışlarınızda tekrarlayan veya karmaşık görevleri otomatikleştirin.

Nasıl Kurulur

Windsurf

Depoda Windsurf için kurulum talimatı bulunmamaktadır.

Claude

Depoda Claude için kurulum talimatı bulunmamaktadır.

Cursor

Depoda Cursor için kurulum talimatı bulunmamaktadır.

Cline

1. Depoyu Klonlayın:
   fabric-mcp-server deposunu yerel sisteminize klonlayın.
2. Bağımlılıkları Yükleyin:
   fabric-mcp-server dizinine girin ve npm install komutunu çalıştırın.
3. Projeyi Derleyin:
   TypeScript kodunu derlemek için npm run build komutunu çalıştırın.
4. Cline Ayar Dosyasını Düzenleyin:
   MCP sunucu yapılandırmasını Cline ayar dosyanıza ekleyin.
   • Windows: C:\Users\<kullanıcıadı>\AppData\Roaming\Code\User\globalStorage\saoudrizwan.claude-dev\settings\cline_mcp_settings.json
   • macOS: ~/Library/Application Support/Code/User/globalStorage/saoudrizwan.claude-dev/settings/cline_mcp_settings.json
   • Linux: ~/.config/Code/User/globalStorage/saoudrizwan.claude-dev/settings/cline_mcp_settings.json
5. Yapılandırma Örneği Ekleyin:

"fabric-mcp-server": {
  "command": "node",
  "args": [
    "<path-to-fabric-mcp-server>/build/index.js"
  ],
  "env": {},
  "disabled": false,
  "autoApprove": [],
  "transportType": "stdio",
  "timeout": 60
}

<path-to-fabric-mcp-server> kısmını gerçek yolunuzla değiştirin.

API Anahtarlarını Güvenceye Almak

API anahtarlarını yapılandırmada çevre değişkenleriyle şu şekilde koruyabilirsiniz:

"fabric-mcp-server": {
  "command": "node",
  "args": [
    "<path-to-fabric-mcp-server>/build/index.js"
  ],
  "env": {
    "API_KEY": "${env:MY_API_KEY}"
  },
  "inputs": {
    "api_key": "${env:MY_API_KEY}"
  },
  "disabled": false,
  "autoApprove": [],
  "transportType": "stdio",
  "timeout": 60
}

Bu MCP Nasıl Akışlarda Kullanılır

FlowHunt’ta MCP Kullanımı

MCP sunucularını FlowHunt iş akışınıza entegre etmek için, öncelikle akışınıza MCP bileşenini ekleyin ve bunu yapay zekâ ajanınıza bağlayın:

MCP bileşenine tıklayarak yapılandırma panelini açın. Sistem MCP yapılandırma bölümünde MCP sunucu detaylarınızı aşağıdaki JSON formatında girin:

{
  "fabric-mcp-server": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Yapılandırma tamamlandığında, yapay zekâ ajanı bu MCP’yi tüm fonksiyon ve yetenekleriyle bir araç olarak kullanabilir. “fabric-mcp-server” ismini tercihinize göre değiştirmeyi ve URL’yi güncellemeyi unutmayın.

Genel Bakış

Mevcut dokümantasyona göre, fabric-mcp-server net bir genel bakış, kurulum talimatı ve sunulan araçlar listesini sağlar; ancak istem, kaynak ve örnekleme gibi özellikler için ayrıntılı dokümantasyon eksiktir. Cline entegrasyonu için işlevseldir fakat daha geniş platform desteği ve daha zengin dokümantasyon ile geliştirilebilir.

Bizim görüşümüz

Fabric desenlerini özellikle Cline içinde yapay zekâ destekli iş akışları için araç olarak sunmak istiyorsanız, bu MCP sunucusu sağlam bir temel sunar. Ancak, dokümantasyonu ve özellik seti daha olgun MCP sunuculara göre biraz sınırlıdır. Lisanslama ve araç sunumu için temel gereksinimleri karşılamaktadır, fakat istem/kaynak örneklerinin ve örnekleme/roots desteğinin olmaması daha yüksek bir puanı engellemektedir.

MCP Puanı