什么是 Paddle MCP 服务器？

Paddle MCP 服务器作为 AI 工具与 Paddle API 之间的桥梁，自动化产品目录管理、账单、订阅和 SaaS 产品的财务报告等工作流。

Paddle MCP 服务器提供哪些工具？

它支持列出和创建产品、管理价格、检索客户、查看交易和订阅，并通过支持的 AI 助手和 IDE 生成自定义财务报告。

如何安全存储 Paddle API 密钥？

在 MCP 服务器配置中使用环境变量，安全注入 Paddle API 密钥，具体可参考每个客户端的安装说明。

可以在 FlowHunt 流程中使用 Paddle MCP 服务器吗？

可以。将 MCP 组件添加到 FlowHunt 流程中，配置你的 Paddle MCP 信息，你的 AI 代理即可访问所有支持的 Paddle 操作。

Paddle MCP 集成的主要应用场景有哪些？

自动化 SaaS 账单和订阅管理，简化产品目录操作，生成业务报告，以及支持 AI 驱动的客户支持工作流。

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

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

插入 JSON 片段：

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

保存并重启：保存配置并重启 Windsurf。
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

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

插入 JSON 片段：

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

保存并重启 Claude。

API 密钥安全

如上，推荐使用环境变量。

Cursor

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

插入 JSON 片段：

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

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

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

示例 JSON：

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

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

部分	可用性	说明
概览	✅	README 中有概览和功能描述
提示词列表	⛔	未发现提示词模板
资源列表	⛔	未发现资源定义
工具列表	✅	README 功能列表中有体现
API 密钥安全	✅	README 提供了配置和环境变量示例
采样支持（评估时非重点）	⛔	未见相关说明