
模型上下文协议 (MCP) 服务器
模型上下文协议(MCP)服务器将 AI 助手与外部数据源、API 和服务连接起来,实现复杂工作流的无缝集成,并在 FlowHunt 中安全管理开发任务。...
连接你的 AI 代理与 Contentful。通过 FlowHunt 中的 Contentful MCP 服务器,轻松管理内容模型、自动化编辑工作流并简化迁移流程。
Contentful MCP(模型上下文协议)服务器在 AI 助手和 Contentful 管理 API 之间架起了一座桥梁,使 AI 驱动的工作流能够无缝访问内容管理能力。通过将 Contentful API 通过 MCP 协议暴露出来,该服务器使开发者可以直接从 AI 助手集成高级内容操作——如查询、创建、更新和管理内容模型。这显著提升了生产力,无需离开开发环境即可进行内容结构内省、条目操作和工作流自动化。Contentful MCP 服务器尤其适用于将 Contentful 作为无头 CMS 的团队,它简化并标准化了 AI 代理与内容数据的交互方式,便于快速原型开发、自动迁移和高效编辑流程。
仓库中暂无提示模板相关信息。
仓库中暂无 Contentful MCP 服务器提供的资源信息。
在可用文件或文档中未直接发现显式工具列表(如 query_database、read_write_file、call_api)。
mcpServers
对象中。{
"mcpServers": {
"contentful-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["@contentful/mcp-server@latest"],
"env": {
"CONTENTFUL_MANAGEMENT_TOKEN": "${CONTENTFUL_MANAGEMENT_TOKEN}"
}
}
}
}
如上所示,使用环境变量来保护你的 Contentful 管理 API 密钥。
{
"mcpServers": {
"contentful-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["@contentful/mcp-server@latest"],
"env": {
"CONTENTFUL_MANAGEMENT_TOKEN": "${CONTENTFUL_MANAGEMENT_TOKEN}"
}
}
}
}
API 密钥应通过环境变量进行设置以保障安全。
{
"mcpServers": {
"contentful-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["@contentful/mcp-server@latest"],
"env": {
"CONTENTFUL_MANAGEMENT_TOKEN": "${CONTENTFUL_MANAGEMENT_TOKEN}"
}
}
}
}
始终通过环境变量存储如 Contentful 管理 Token 等敏感密钥。
{
"mcpServers": {
"contentful-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["@contentful/mcp-server@latest"],
"env": {
"CONTENTFUL_MANAGEMENT_TOKEN": "${CONTENTFUL_MANAGEMENT_TOKEN}"
}
}
}
}
使用环境变量保护 API 凭证安全。
在 FlowHunt 中使用 MCP
要将 MCP 服务器集成到你的 FlowHunt 工作流中,首先将 MCP 组件添加到你的流程,并与 AI 代理连接:
点击 MCP 组件打开配置面板。在系统 MCP 配置部分,使用如下 JSON 格式插入你的 MCP 服务器详情:
{
"contentful-mcp": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
}
}
配置完成后,AI 代理即可将该 MCP 作为工具,访问其全部功能。请记得将 “contentful-mcp” 替换为你实际的 MCP 服务器名称,并将 URL 替换为你自己的 MCP 服务器地址。
部分 | 可用性 | 详情/备注 |
---|---|---|
概览 | ✅ | |
提示模板列表 | ⛔ | 仓库中未发现提示模板 |
资源列表 | ⛔ | 未发现资源定义 |
工具列表 | ⛔ | server.py 或其他地方未发现显式工具列表 |
API 密钥安全 | ✅ | 设置说明中演示了环境变量用法 |
采样支持(评估时不太重要) | ⛔ | 未发现相关信息 |
这是一个适用于 Contentful 管理的优秀 MCP 实现,但缺乏公开文档化的工具、提示模板和资源,限制了对开发者的灵活性。安全实践良好,安装说明详尽。总体而言,对于 Contentful 用户来说是一个有前景的项目,但若能更详尽地文档化 MCP 原语会更好。
是否有 LICENSE | ✅ (MIT) |
---|---|
至少有一个工具 | ⛔ |
Fork 数量 | 13 |
Star 数量 | 47 |
Contentful MCP(模型上下文协议)服务器将 AI 助手与 Contentful 管理 API 连接起来,使得内容查询、更新和内容模型管理等自动化操作可以直接在 AI 驱动的工作流中实现。
用例包括内容模型内省、自动化内容条目管理、迁移与同步工作流、内容校验、质量保证以及与 CI/CD 部署流水线的集成。
请将你的 Contentful 管理 Token 设置为环境变量(如 CONTENTFUL_MANAGEMENT_TOKEN),并在 MCP 服务器配置中引用它。这样可以防止敏感数据泄露到代码或版本控制中。
可以,Contentful MCP 服务器允许 AI 代理通过脚本自动化内容迁移、简化更新,以及在如预发布和生产等不同环境间同步内容或变更。
目前 Contentful MCP 服务器仓库中未包含提示模板或显式工具定义。所有内容操作均通过 MCP 协议和 Contentful 管理 API 实现。
模型上下文协议(MCP)服务器将 AI 助手与外部数据源、API 和服务连接起来,实现复杂工作流的无缝集成,并在 FlowHunt 中安全管理开发任务。...
Drupal MCP 服务器通过模型上下文协议(MCP)将 Drupal 强大的内容管理能力与 AI 工作流集成,实现自动化、内容运营和基于 AI 的高级站点管理,可在 FlowHunt 内使用。...
browser-use MCP 服务器使 AI 代理能够通过 browser-use 库以编程方式控制网页浏览器。它支持自动化浏览、数据提取、表单提交,并为 FlowHunt 及其他开发环境的 AI 工作流提供实时网页上下文。...