Contentful MCP 服务器集成

Contentful MCP 服务器集成

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 服务器的作用是什么?

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。

提示模板列表

仓库中暂无提示模板相关信息。

资源列表

仓库中暂无 Contentful MCP 服务器提供的资源信息。

工具列表

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)。

MCP 服务器的应用场景

  • 内容模型内省: 开发者可以以编程方式获取并分析 Contentful 内容模型结构,便于理解和文档化内容架构。
  • 自动化内容条目管理: AI 助手可在 Contentful 中创建、更新或删除条目,简化编辑流程,减少人工操作。
  • 迁移与同步工作流: 利用 AI 脚本自动化在 Contentful 环境(如预发布到生产)之间迁移内容或变更。
  • 内容校验与质量保证: 让 AI 在发布前对内容条目进行完整性、一致性或符合编辑规范的校验。
  • 与部署流水线集成: 在 CI/CD 流程中辅助内容更新或架构变更,使 AI 代理能够与代码部署同步确保内容就绪。

设置方法

Windsurf

  1. 确保已安装 Node.js。
  2. 找到你的 Windsurf 配置文件。
  3. 按如下方式将 Contentful MCP 服务器添加到 mcpServers 对象中。
  4. 保存配置并重启 Windsurf。
  5. 验证服务器是否正在运行且可访问。
{
  "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。

Claude

  1. 如果尚未安装 Node.js,请先安装。
  2. 打开 Claude 配置文件。
  3. 插入以下片段以添加 Contentful MCP 服务器。
  4. 保存并重启 Claude 环境。
  5. 确认可连接到 Contentful MCP 服务器。
{
  "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。

Cursor

  1. 确保已安装 Node.js。
  2. 编辑 Cursor 配置文件。
  3. 按以下示例注册 Contentful MCP 服务器。
  4. 保存更改并重启 Cursor。
  5. 测试集成效果。
{
  "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。

Cline

  1. 安装 Node.js(如尚未安装)。
  2. 找到 Cline 配置文件。
  3. 按如下方式添加 MCP 服务器配置。
  4. 保存文件并重启 Cline。
  5. 验证服务器是否已启动并运行。
{
  "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。

如何在流程中使用 MCP

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:

FlowHunt MCP flow

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。


概览

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。


MCP 评分

是否有 LICENSE✅ (MIT)
至少有一个工具
Fork 数量13
Star 数量47

常见问题

Contentful MCP 服务器是什么?

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。

将 Contentful 集成到 FlowHunt 的常见用例有哪些?

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。

如何安全提供我的 Contentful 管理 Token?

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。

可以自动化环境间的内容迁移吗?

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。

该 MCP 是否提供提示模板或显式工具?

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。

将 Contentful 集成到 FlowHunt

借助 Contentful 的管理能力,增强你的 AI 工作流。自动化、内省并直接从 FlowHunt 管理内容。

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