Paddle MCP 服务器集成

“Paddle” MCP 服务器的作用是什么？

Paddle MCP（模型上下文协议）服务器是 AI 助手与 Paddle API 之间的桥梁，实现产品目录、账单、订阅和财务报告的高效管理。通过 MCP 暴露 Paddle 丰富的商务和账单功能，允许如 Claude、Cursor 或 Windsurf 等 AI 工具安全地与 Paddle API 交互。这种集成能够智能自动化开发者工作流，如查询产品、创建新目录项、管理客户或生成业务报告。将这些任务交由 Paddle MCP 服务器处理，开发者和 AI 代理可快速获取最新账单和产品信息、管理价格、执行复杂操作，无需人工干预，从而提升 SaaS 产品开发和运维的效率与准确性。

提示词列表

仓库或文档中未明确提及提示词模板。

资源列表

仓库或文档中未明确提及 MCP 资源。

工具列表

根据 README 和功能特性，Paddle MCP 服务器提供如下工具：

• 列出产品：获取 Paddle 目录下所有产品列表。
• 创建产品：向 Paddle 目录添加新产品。
• 列出价格：获取产品的定价信息。
• 创建价格：为现有产品添加新价格。
• 列出客户：获取客户列表。
• 列出交易：获取交易列表。
• 列出订阅：获取 Paddle 管理的所有订阅。
• 创建自定义报告：生成自定义财务分析报告。

本 MCP 服务器的应用场景

• 产品目录管理：通过 AI 助手或 IDE 插件便捷列出、创建和更新 Paddle 目录产品，简化操作，减少人为错误。
• 订阅与账单操作：快速访问、列出及管理订阅和客户账单信息，更便于在开发环境中处理 SaaS 账单逻辑。
• 财务报告：直接通过 AI 工具创建和检索财务及业务报告，自动化复杂的报表任务，方便分析或审计。
• 客户支持自动化：支持 AI 驱动的客户支持工作流，获取客户数据、解决账单问题或更新客户记录，提高支持效率。
• API 驱动的商务集成：将 MCP 服务器作为自动化层，将 Paddle 的账单及商务能力集成到自定义应用、机器人或内部工具中。

如何设置

Windsurf

1. 前置条件：确保已安装 Node.js。
2. 获取 Paddle API 密钥：在 Paddle 开发者工具中创建/管理 API 密钥。
3. 编辑配置：在 Windsurf MCP 配置中添加 Paddle MCP 服务器项。
4. 插入 JSON 片段：

   {
     "mcpServers": {
       "paddle": {
         "command": "npx",
         "args": ["-y", "@paddle/paddle-mcp", "--api-key=PADDLE_API_KEY", "--environment=sandbox"]
       }
     }
   }
   

5. 保存并重启：保存配置并重启 Windsurf。
6. 验证：在 Windsurf 检查 Paddle MCP 服务器可用性。

API 密钥安全

使用环境变量示例：

{
  "mcpServers": {
    "paddle": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@paddle/paddle-mcp"],
      "env": {
        "PADDLE_API_KEY": "your_api_key",
        "PADDLE_ENVIRONMENT": "sandbox"
      }
    }
  }
}

Claude

1. 前置条件：确保已安装 Node.js。
2. 获取 API 密钥：在 Paddle 开发者工具获取。
3. 编辑 MCP 配置：在配置中添加 Paddle MCP JSON。
4. 插入 JSON 片段：

   {
     "mcpServers": {
       "paddle": {
         "command": "npx",
         "args": ["-y", "@paddle/paddle-mcp", "--api-key=PADDLE_API_KEY", "--environment=production"]
       }
     }
   }
   

5. 保存并重启 Claude。

API 密钥安全

如上，推荐使用环境变量。

Cursor

1. 前置条件：已安装 Node.js。
2. 获取 API 密钥：在 Paddle 开发者工具中获取。
3. 编辑配置：在 Cursor 配置中添加 MCP 服务器。
4. 插入 JSON 片段：

   {
     "mcpServers": {
       "paddle": {
         "command": "npx",
         "args": ["-y", "@paddle/paddle-mcp", "--api-key=PADDLE_API_KEY", "--environment=sandbox"]
       }
     }
   }
   

5. 重启 Cursor 并验证 Paddle MCP 集成。

API 密钥安全

同样建议采用环境变量方式。

Cline

1. 前置条件：确保已安装 Node.js。
2. API 密钥：在 Paddle 开发者工具中获取。
3. 配置文件：在配置中添加 Paddle MCP 项。
4. 示例 JSON：

   {
     "mcpServers": {
       "paddle": {
         "command": "npx",
         "args": ["-y", "@paddle/paddle-mcp", "--api-key=PADDLE_API_KEY", "--environment=sandbox"]
       }
     }
   }
   

5. 保存并重启 Cline。

API 密钥安全

如前所述，建议使用环境变量。

如何在流程中使用 MCP

在 FlowHunt 中使用 MCP

要将 MCP 服务器集成到 FlowHunt 工作流中，首先在流程中添加 MCP 组件，并连接至你的 AI 代理：

点击 MCP 组件打开配置面板，在系统 MCP 配置部分，使用如下 JSON 格式填写你的 MCP 服务器信息：

{
  "paddle": {
    "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，获得其全部功能和能力。请注意将 “paddle” 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

根据现有信息，Paddle MCP 服务器提供了完善的工具及部署指导，但文档中缺乏明确的提示词模板和资源定义。其安全指导清晰，功能覆盖 Paddle API 的主要能力。缺少 root 和采样支持的文档是一个小小的遗憾。

MCP 评分

总体来看，我会给这个 MCP 服务器打 6/10。 它覆盖了 Paddle API 自动化的核心需求，提供了清晰的部署和安全指导，并开放了主要工具，但在文档中缺乏高级 MCP 特性（如资源、提示词模板、roots 和采样支持）。