Integrazione del Server Kibela MCP

Cosa fa il Server “Kibela” MCP?

Il Server Kibela MCP è un’implementazione del Model Context Protocol (MCP) progettata per integrarsi con l’API di Kibela. Agendo da ponte tra gli assistenti AI e Kibela, consente un accesso fluido a dati, contenuti e servizi esterni ospitati negli spazi di lavoro Kibela. Questa integrazione permette agli agenti AI di interrogare, recuperare e interagire con documenti e basi di conoscenza archiviate in Kibela, migliorando i flussi di lavoro di sviluppo grazie all’automazione di compiti come la ricerca documentale, l’estrazione di informazioni e la collaborazione. Il Server Kibela MCP consente a sviluppatori e team di sfruttare i Large Language Models (LLM) con conoscenze organizzative aggiornate, rendendo più efficiente l’esplorazione dei codebase, la gestione della conoscenza e l’automazione dei workflow grazie a strumenti e risorse MCP standardizzati.

Elenco dei Prompt

Nessun template di prompt è menzionato o definito nella documentazione o nei file del repository disponibili.

Elenco delle Risorse

Nessuna risorsa esplicita è elencata nella documentazione o nei file del repository disponibili.

Elenco degli Strumenti

Nessuno strumento esplicito è elencato nella documentazione o nei file del repository disponibili come server.py (il repository è implementato in TypeScript/Node.js e non esiste un mapping diretto a server.py).

Casi d’Uso di questo Server MCP

• Automazione della Gestione della Conoscenza: integra la base di conoscenza di Kibela con gli LLM per automatizzare il recupero e la sintesi della documentazione organizzativa.
• Ricerca e Query di Documenti: consenti agli assistenti AI di trovare, estrarre e mostrare informazioni rilevanti da Kibela per gli utenti, migliorando i workflow di ricerca e onboarding.
• Automazione dei Flussi di Lavoro: automatizza attività documentali ripetitive, come l’aggiornamento dei record o la generazione di report dai contenuti di Kibela.
• Miglioramento della Collaborazione: facilita la collaborazione potenziata dall’AI permettendo agli agenti di suggerire contenuti, taggare documenti o notificare i membri del team in base alle attività su Kibela.

Come configurarlo

Windsurf

1. Assicurati che Node.js sia installato sul tuo sistema.

2. Individua il file di configurazione di Windsurf (tipicamente windsurf.config.json).

3. Aggiungi il pacchetto Server Kibela MCP:
   @kiwamizamurai/mcp-kibela-server@latest

4. Inserisci la configurazione MCP server sotto l’oggetto mcpServers:

   {
     "mcpServers": {
       "kibela": {
         "command": "npx",
         "args": ["@kiwamizamurai/mcp-kibela-server@latest"]
       }
     }
   }
   

5. Salva e riavvia Windsurf.

6. Verifica che il server appaia nell’elenco dei server MCP.

Claude

1. Installa Node.js se non già presente.

2. Trova e apri il file di configurazione di Claude.

3. Aggiungi il Server Kibela MCP come segue:

   {
     "mcpServers": {
       "kibela": {
         "command": "npx",
         "args": ["@kiwamizamurai/mcp-kibela-server@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Riavvia Claude.

5. Conferma l’integrazione controllando gli endpoint MCP disponibili.

Cursor

1. Installa Node.js.

2. Modifica cursor.config.json o il file di configurazione MCP rilevante.

3. Aggiungi il seguente snippet:

   {
     "mcpServers": {
       "kibela": {
         "command": "npx",
         "args": ["@kiwamizamurai/mcp-kibela-server@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Salva e riavvia Cursor.

5. Testa avviando una query relativa a Kibela.

Cline

1. Assicurati che Node.js sia installato.

2. Accedi al file di configurazione MCP di Cline.

3. Aggiungi la voce per il server Kibela:

   {
     "mcpServers": {
       "kibela": {
         "command": "npx",
         "args": ["@kiwamizamurai/mcp-kibela-server@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Salva le modifiche e riavvia Cline.

5. Controlla che il Server Kibela MCP sia in esecuzione.

Proteggere le Chiavi API

Per proteggere le chiavi API Kibela, utilizza le variabili d’ambiente. Ecco un esempio di configurazione:

{
  "mcpServers": {
    "kibela": {
      "command": "npx",
      "args": ["@kiwamizamurai/mcp-kibela-server@latest"],
      "env": {
        "KIBELA_API_KEY": "${KIBELA_API_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "workspace": "your_workspace_name"
      }
    }
  }
}

Come usare questo MCP all’interno dei flussi

Utilizzo di MCP in FlowHunt

Per integrare i server MCP nel tuo workflow FlowHunt, inizia aggiungendo il componente MCP al tuo flusso e collegandolo al tuo agente AI:

Fai clic sul componente MCP per aprire il pannello di configurazione. Nella sezione di configurazione MCP di sistema, inserisci i dettagli del tuo server MCP utilizzando questo formato JSON:

{
  "kibela": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Una volta configurato, l’agente AI potrà utilizzare questo MCP come strumento con accesso a tutte le sue funzioni e capacità. Ricorda di cambiare “kibela” con il nome effettivo del tuo server MCP e sostituire l’URL con quello del tuo MCP server.

Panoramica

Tra queste tabelle:
Il Server Kibela MCP fornisce documentazione di base, una licenza chiara e istruzioni di configurazione per le principali piattaforme. Tuttavia, mancano elenchi espliciti di strumenti, risorse e template di prompt nella documentazione pubblica, il che limita la sua utilità agentica pronta all’uso. Se fossero aggiunti, il suo valore aumenterebbe. Così com’è, è adatto per un’integrazione di base con Kibela ma non per workflow MCP avanzati o altamente configurabili.

Valutazione MCP