
Tích Hợp Máy Chủ ModelContextProtocol (MCP)
Máy chủ ModelContextProtocol (MCP) hoạt động như một cầu nối giữa các tác nhân AI và các nguồn dữ liệu, API, dịch vụ bên ngoài, cho phép người dùng FlowHunt xây...
Tích hợp máy chủ Paddle MCP với FlowHunt để tự động hóa các hoạt động danh mục, thanh toán và báo cáo bằng công cụ AI và truy cập API an toàn.
Máy chủ Paddle MCP (Model Context Protocol) là cầu nối giữa các trợ lý AI và API của Paddle, giúp quản lý trơn tru danh mục sản phẩm, thanh toán, đăng ký và báo cáo tài chính. Bằng cách cung cấp tập hợp các chức năng thương mại và thanh toán mạnh mẽ của Paddle thông qua MCP, nó cho phép các công cụ AI như Claude, Cursor hoặc Windsurf tương tác an toàn với API của Paddle. Tích hợp này cho phép tự động hóa thông minh các quy trình phát triển như truy vấn sản phẩm, tạo mục mới trong danh mục, quản lý khách hàng hoặc tạo báo cáo kinh doanh. Khi giao các tác vụ này cho máy chủ Paddle MCP, nhà phát triển và agent AI có thể truy cập nhanh chóng thông tin sản phẩm, giá bán, thanh toán mới nhất và thực hiện các thao tác phức tạp mà không cần can thiệp thủ công, từ đó nâng cao hiệu quả và độ chính xác trong phát triển và vận hành sản phẩm SaaS.
Không có mẫu prompt nào được đề cập rõ ràng trong kho lưu trữ hoặc tài liệu.
Không có tài nguyên MCP rõ ràng nào được đề cập trong kho lưu trữ hoặc tài liệu.
Dựa trên README và các tính năng, các công cụ sau được máy chủ Paddle MCP cung cấp:
{
"mcpServers": {
"paddle": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "@paddle/paddle-mcp", "--api-key=PADDLE_API_KEY", "--environment=sandbox"]
}
}
}
Ví dụ sử dụng biến môi trường:
{
"mcpServers": {
"paddle": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "@paddle/paddle-mcp"],
"env": {
"PADDLE_API_KEY": "your_api_key",
"PADDLE_ENVIRONMENT": "sandbox"
}
}
}
}
{
"mcpServers": {
"paddle": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "@paddle/paddle-mcp", "--api-key=PADDLE_API_KEY", "--environment=production"]
}
}
}
Sử dụng biến môi trường như trên.
{
"mcpServers": {
"paddle": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "@paddle/paddle-mcp", "--api-key=PADDLE_API_KEY", "--environment=sandbox"]
}
}
}
Sử dụng phương pháp biến môi trường như trên.
{
"mcpServers": {
"paddle": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "@paddle/paddle-mcp", "--api-key=PADDLE_API_KEY", "--environment=sandbox"]
}
}
}
Sử dụng biến môi trường như trên.
Sử dụng MCP trong FlowHunt
Để tích hợp máy chủ MCP vào quy trình FlowHunt, bắt đầu bằng cách thêm thành phần MCP vào flow và kết nối với agent AI của bạn:
Nhấp vào thành phần MCP để mở bảng cấu hình. Ở phần cấu hình hệ thống MCP, chèn thông tin máy chủ MCP của bạn theo định dạng JSON sau:
{
"paddle": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
}
}
Sau khi cấu hình, agent AI có thể sử dụng MCP này như một công cụ với toàn bộ chức năng và khả năng. Lưu ý thay đổi “paddle” thành tên thực tế của máy chủ MCP bạn sử dụng và thay URL bằng địa chỉ máy chủ MCP của bạn.
Mục | Có sẵn | Chi tiết/Ghi chú |
---|---|---|
Tổng quan | ✅ | Tổng quan và tính năng có trong README |
Danh sách Prompt | ⛔ | Không tìm thấy mẫu prompt MCP rõ ràng |
Danh sách Tài nguyên | ⛔ | Không tìm thấy tài nguyên MCP rõ ràng |
Danh sách Công cụ | ✅ | Được ghi trong danh sách tính năng README |
Bảo mật khóa API | ✅ | Có hướng dẫn dùng biến môi trường và ví dụ cấu hình trong README |
Hỗ trợ sampling (không quan trọng trong đánh giá) | ⛔ | Không đề cập |
Dựa trên thông tin hiện có, máy chủ Paddle MCP cung cấp bộ công cụ và hướng dẫn thiết lập khá đầy đủ, tuy còn thiếu mẫu prompt và định nghĩa tài nguyên rõ ràng trong tài liệu. Hướng dẫn bảo mật rõ ràng, bộ tính năng phù hợp với API của Paddle. Việc thiếu tài liệu về roots và sampling là một thiếu sót nhỏ.
Có LICENSE | ✅ (Apache-2.0) |
---|---|
Có ít nhất một công cụ | ✅ |
Số lượng Forks | 7 |
Số lượng Stars | 19 |
Tổng thể, tôi chấm điểm máy chủ MCP này 6/10. Nó đáp ứng đủ các yêu cầu cơ bản cho tự động hóa API Paddle, có hướng dẫn thiết lập và bảo mật rõ ràng, cũng như cung cấp các công cụ trọng yếu, nhưng thiếu các tính năng MCP nâng cao như tài nguyên, mẫu prompt, roots và tài liệu về sampling.
Máy chủ Paddle MCP hoạt động như cầu nối giữa các công cụ AI và API Paddle, tự động hóa các quy trình như quản lý danh mục sản phẩm, thanh toán, đăng ký và báo cáo tài chính cho các sản phẩm SaaS.
Nó cho phép liệt kê và tạo sản phẩm, quản lý giá, truy xuất khách hàng, xem giao dịch và đăng ký, cũng như tạo báo cáo tài chính tùy chỉnh thông qua các trợ lý AI và IDE được hỗ trợ.
Sử dụng biến môi trường trong cấu hình máy chủ MCP của bạn để truyền khóa API Paddle một cách an toàn, như hướng dẫn thiết lập cho từng client.
Có. Thêm thành phần MCP vào flow của bạn trong FlowHunt, cấu hình với thông tin Paddle MCP của bạn và agent AI sẽ truy cập được tất cả các thao tác Paddle được hỗ trợ.
Tự động hóa thanh toán và quản lý đăng ký SaaS, tối ưu hóa thao tác danh mục sản phẩm, tạo báo cáo kinh doanh, và bật các quy trình hỗ trợ khách hàng dựa trên AI.
Quản lý liền mạch các quy trình thanh toán, đăng ký và danh mục Paddle với tích hợp MCP thông minh. Bắt đầu hành trình tự động hóa của bạn ngay hôm nay.
Máy chủ ModelContextProtocol (MCP) hoạt động như một cầu nối giữa các tác nhân AI và các nguồn dữ liệu, API, dịch vụ bên ngoài, cho phép người dùng FlowHunt xây...
Productboard MCP Server kết nối trợ lý AI với API của Productboard, giúp truy cập nhanh chóng các tính năng, thành phần, công ty và ghi chú của sản phẩm cho các...
Máy chủ Paradex MCP kết nối các tác nhân AI với nền tảng giao dịch hợp đồng tương lai vĩnh cửu Paradex, cho phép giao dịch tự động, truy cập dữ liệu thị trường ...