
Firebase MCP Sunucusu
Firebase MCP Sunucusu, AI asistanlarını Firebase servisleriyle buluşturur; Firestore, Storage ve Authentication ile uygulamalarınızda daha akıllı, otomatik iş a...
Fibery MCP Sunucu ile Fibery çalışma alanınızı yapay zeka asistanlarına bağlayarak kesintisiz veritabanı keşfi, veri sorgulama, varlık oluşturma ve iş akışı otomasyonu gerçekleştirin.
Fibery MCP (Model Context Protocol) Sunucusu, Fibery çalışma alanınız ile MCP protokolünü destekleyen yapay zeka asistanları arasında bir köprüdür. Fibery veritabanlarınız ve varlıklarınızla doğal dil komutlarıyla sorunsuz bir şekilde etkileşim sağlar. Yapay zeka istemcilerini MCP standardı üzerinden Fibery’ye bağlayarak, kullanıcıların çalışma alanı verilerini sorgulamasına, veritabanları ve alanlar hakkında meta verileri almasına, ayrıca varlık oluşturma veya güncelleme işlemlerini gerçekleştirmesine olanak tanır. Bu entegrasyon, geliştiriciler ve ekipler için bilgi yönetimini otomatikleştirmeyi, yapılandırılmış verileri yönetmeyi ve Fibery platformunu içeren akıllı iş akışları oluşturmayı kolaylaştırır.
Mevcut dokümantasyon veya depo dosyalarında açıkça belirtilmiş istem şablonları yoktur.
Mevcut dokümantasyon veya depo dosyalarında (MCP tarafından tanımlandığı şekilde) açık bir kaynak listesi yoktur.
list_databases
Fibery çalışma alanınızda mevcut tüm veritabanlarının bir listesini döndürür.
describe_database
Belirli bir veritabanının tüm alanlarının başlıkları, adları ve tipleriyle birlikte ayrıntılı yapısını sunar.
query_database
Fibery API üzerinden verilerinize güçlü ve esnek erişim sağlar.
create_entity
Belirtilen bir Fibery veritabanında yeni varlıklar oluşturmanıza izin verir.
Veritabanı Keşfi ve Dokümantasyon
Geliştiriciler, bir Fibery çalışma alanındaki tüm veritabanları ve yapılarına hızlıca erişerek işe alım ve dokümantasyon süreçlerini kolaylaştırabilir.
Veri Sorgulama ve Raporlama
Fibery’de depolanan verileri doğal dil ile getirip, filtreleyip analiz ederek raporlama görevlerini kolaylaştırabilir ve veri odaklı kararları destekleyebilirsiniz.
Otomatik Varlık Oluşturma
Yapay zeka tabanlı iş akışlarından Fibery veritabanlarında kolayca yeni varlıklar (kayıtlar) oluşturabilir, manuel veri girişini ve operasyonel yükü azaltabilirsiniz.
Yapay Zeka Asistanlarıyla Çalışma Alanı Yönetimi
(Claude Desktop gibi) yapay zeka istemcileriyle entegre ederek çalışma alanı içeriğini sohbet yoluyla yönetip güncelleyebilir, verimliliği artırabilirsiniz.
Dokümantasyonda Windsurf’e özel bir talimat bulunmamaktadır.
uv tool install fibery-mcp-server
{
"mcpServers": {
"fibery-mcp-server": {
"command": "uv",
"args": [
"tool",
"run",
"fibery-mcp-server",
"--fibery-host",
"your-domain.fibery.io",
"--fibery-api-token",
"your-api-token"
]
}
}
}
API Anahtarlarını Güvenceye Alma:
Hassas anahtarları ortam değişkenleriyle saklayın.
Örnek:
{
"mcpServers": {
"fibery-mcp-server": {
"command": "uv",
"args": [
"tool",
"run",
"fibery-mcp-server"
],
"env": {
"FIBERY_API_TOKEN": "your-api-token"
},
"inputs": {
"fibery-host": "your-domain.fibery.io"
}
}
}
}
Cursor’a özel bir talimat bulunmamaktadır.
Cline’a özel bir talimat bulunmamaktadır.
FlowHunt’ta MCP Kullanımı
MCP sunucularını FlowHunt iş akışınıza entegre etmek için, akışınıza MCP bileşenini ekleyip AI ajanınıza bağlayarak başlayın:
MCP bileşenine tıklayarak yapılandırma panelini açın. Sistem MCP yapılandırma bölümünde, MCP sunucu detaylarınızı şu JSON formatında girin:
{
"fibery-mcp-server": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
}
}
Yapılandırmayı tamamladıktan sonra AI ajanı, bu MCP’yi bir araç olarak tüm fonksiyonlarına erişerek kullanabilecektir. “fibery-mcp-server” adını kendi MCP sunucunuzun adıyla ve URL’yi kendi MCP sunucu adresinizle değiştirmeniz gerektiğini unutmayın.
Bölüm | Uygunluk | Detaylar/Notlar |
---|---|---|
Genel Bakış | ✅ | |
İstem Listesi | ⛔ | |
Kaynak Listesi | ⛔ | |
Araç Listesi | ✅ | 4 araç mevcut |
API Anahtarlarını Güvenceye Alma | ✅ | Yapılandırmada env ile belgelenmiş |
Örnekleme Desteği (değerlendirmede önemsiz) | ⛔ | Bahsedilmemiş |
Roots Desteği: ⛔ (Bahsedilmemiş)
Örnekleme Desteği: ⛔ (Bahsedilmemiş)
Mevcut dokümantasyon ve özelliklere göre, Fibery MCP Sunucu temel veritabanı ve varlık yönetimi araçlarını sağlar; fakat açık istem şablonları, kaynak tanımları ve roots ile örnekleme gibi gelişmiş MCP özellikleri sunmaz. Genel olarak, çekirdek kullanım senaryoları için sağlam bir entegrasyon sunar fakat MCP işlevselliğinin tamamını içermez.
Puan: 6/10
Lisans var mı | ✅ (MIT) |
---|---|
En az bir aracı var mı | ✅ |
Fork sayısı | 9 |
Yıldız sayısı | 20 |
Fibery MCP Sunucu, Fibery çalışma alanınızı Model Context Protocol üzerinden yapay zeka asistanlarına bağlayan bir köprüdür. Veritabanlarını ve varlıkları doğal dil kullanarak yönetmenizi sağlar; veri erişimini ve otomasyonu kolaylaştırır.
Çalışma alanınızda veritabanlarını listeleme, veritabanı yapılarını açıklama, veri sorgulama ve yeni varlıklar oluşturma araçları sunar.
Hassas belirteçleri yapılandırmanızda ortam değişkeni olarak depolayın. Örneğin, kimlik bilgilerinizi açık etmekten kaçınmak için ortam ayarlarınızda 'FIBERY_API_TOKEN' kullanın.
Yaygın kullanım alanları arasında veritabanı keşfi, doğal dil ile veri sorgulama, otomatik varlık oluşturma ve yapay zeka tabanlı iş akışlarıyla çalışma alanı yönetimi bulunur.
Mevcut dokümantasyon veya depo dosyalarında açıkça belirtilmiş istem şablonları veya kaynak listeleri yoktur.
Fibery MCP Sunucu MIT lisanslıdır, temel veritabanı/varlık araçları sunar ve şu anda MCP özellikleri için 6/10 puana, GitHub'da 9 fork ve 20 yıldız sayısına sahiptir.
Çalışma alanınızı FlowHunt’ın akıllı akışlarına bağlayarak güçlü veritabanı otomasyonu ve varlık yönetiminin kilidini açın.
Firebase MCP Sunucusu, AI asistanlarını Firebase servisleriyle buluşturur; Firestore, Storage ve Authentication ile uygulamalarınızda daha akıllı, otomatik iş a...
fabric-mcp-server, Fabric desenlerini yapay zekâ destekli iş akışları için çağrılabilir araçlar olarak sunan bir MCP sunucusudur. Cline ve diğer platformlarla e...
ModelContextProtocol (MCP) Sunucusu, AI ajanları ile harici veri kaynakları, API'ler ve servisler arasında bir köprü görevi görerek FlowHunt kullanıcılarının ba...