fabric-mcp-server MCP Server

Wat doet de “fabric-mcp-server” MCP Server?

De fabric-mcp-server is een Model Context Protocol (MCP) server die is ontworpen om Fabric-patronen te integreren met Cline en ze beschikbaar te stellen als tools voor AI-gedreven taakuitvoering. Door als brug te fungeren, stelt het AI-assistenten in staat om gestructureerde Fabric-patronen te gebruiken als oproepbare tools, waardoor ontwikkelworkflows worden versterkt. Deze integratie maakt het mogelijk om taken zoals claimanalyse, samenvattingen en inzichtenextractie direct uit te voeren binnen ondersteunde platforms zoals Cline. De server maakt gebruik van de gestandaardiseerde MCP-interface om deze mogelijkheden eenvoudig toegankelijk te maken, en vergroot zo de kracht van AI om complexe informatie te verwerken en te manipuleren via herbruikbare, patroon-gebaseerde workflows.

Lijst van Prompts

Er worden geen expliciete prompt-templates genoemd in de repository of documentatie.

Lijst van Bronnen

Er zijn geen specifieke MCP-bronnen gedocumenteerd of beschikbaar gesteld door de fabric-mcp-server.

Lijst van Tools

De fabric-mcp-server stelt Fabric-patronen beschikbaar als tools. Voorbeelden zijn:

• analyze_claims: Analyseert claims binnen aangeleverde content.
• summarize: Genereert samenvattingen van invoergegevens of tekst.
• extract_wisdom: Extraheert belangrijke inzichten of ‘wijsheid’ uit documenten.
• create_mermaid_visualization: Produceert mermaid.js-diagrammen op basis van gestructureerde data.

Let op: De volledige set tools komt overeen met de patronen die beschikbaar zijn in de map fabric/patterns.

Gebruikstoepassingen van deze MCP-server

• Claimanalyse: Analyseer en valideer automatisch claims binnen documenten of datasets, waardoor onderzoek en due diligence worden gestroomlijnd.
• Samenvattingsdiensten: Maak korte samenvattingen van lange artikelen of rapporten, zodat informatie sneller te verwerken is voor ontwikkelaars en eindgebruikers.
• Inzichtenextractie: Extraheer bruikbare inzichten of ‘wijsheid’ uit grote hoeveelheden data, wat kennismanagement ondersteunt.
• Visualisatiegeneratie: Maak mermaid-diagrammen of andere visualisaties direct vanuit gestructureerde data, ter ondersteuning van documentatie en systeemontwerp.
• Patroon-gebaseerde taakautomatisering: Gebruik het volledige scala aan Fabric-patronen om repetitieve of complexe taken te automatiseren binnen ontwikkelworkflows.

Hoe stel je het in

Windsurf

Er zijn geen installatie-instructies voor Windsurf beschikbaar in de repository.

Claude

Er zijn geen installatie-instructies voor Claude beschikbaar in de repository.

Cursor

Er zijn geen installatie-instructies voor Cursor beschikbaar in de repository.

Cline

1. Repository klonen:
   Kloon de fabric-mcp-server repository naar je lokale systeem.
2. Afhankelijkheden installeren:
   Navigeer naar de fabric-mcp-server map en voer npm install uit.
3. Project bouwen:
   Voer npm run build uit om de TypeScript-code te compileren.
4. Cline-instellingenbestand bewerken:
   Voeg de MCP-serverconfiguratie toe aan je Cline-instellingenbestand.
   • Windows: C:\Users\<username>\AppData\Roaming\Code\User\globalStorage\saoudrizwan.claude-dev\settings\cline_mcp_settings.json
   • macOS: ~/Library/Application Support/Code/User/globalStorage/saoudrizwan.claude-dev/settings/cline_mcp_settings.json
   • Linux: ~/.config/Code/User/globalStorage/saoudrizwan.claude-dev/settings/cline_mcp_settings.json
5. Configuratievoorbeeld invoegen:

"fabric-mcp-server": {
  "command": "node",
  "args": [
    "<path-to-fabric-mcp-server>/build/index.js"
  ],
  "env": {},
  "disabled": false,
  "autoApprove": [],
  "transportType": "stdio",
  "timeout": 60
}

Vervang <path-to-fabric-mcp-server> door het daadwerkelijke pad.

API-sleutels beveiligen

Je kunt API-sleutels beveiligen met behulp van omgevingsvariabelen in de configuratie als volgt:

"fabric-mcp-server": {
  "command": "node",
  "args": [
    "<path-to-fabric-mcp-server>/build/index.js"
  ],
  "env": {
    "API_KEY": "${env:MY_API_KEY}"
  },
  "inputs": {
    "api_key": "${env:MY_API_KEY}"
  },
  "disabled": false,
  "autoApprove": [],
  "transportType": "stdio",
  "timeout": 60
}

Hoe gebruik je deze MCP in flows

MCP gebruiken in FlowHunt

Om MCP-servers te integreren in je FlowHunt-workflow, begin je met het toevoegen van het MCP-component aan je flow en koppel je deze aan je AI-agent:

Klik op het MCP-component om het configuratiescherm te openen. Voeg in het systeem-MCP-configuratiegedeelte je MCP-servergegevens in met behulp van dit JSON-formaat:

{
  "fabric-mcp-server": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Na configuratie kan de AI-agent deze MCP gebruiken als tool met toegang tot alle functies en mogelijkheden. Vergeet niet om “fabric-mcp-server” te wijzigen naar je eigen naam en de URL aan te passen.

Overzicht

Op basis van de beschikbare documentatie biedt fabric-mcp-server een duidelijk overzicht, installatie-instructies en een lijst van beschikbare tools, maar ontbreekt het aan gedetailleerde documentatie van prompts, bronnen en functies zoals sampling of roots. Het is functioneel voor Cline-integratie, maar zou kunnen profiteren van bredere platformondersteuning en uitgebreidere documentatie.

Onze mening

Als je Fabric-patronen als tools voor AI-gedreven workflows wilt aanbieden, vooral binnen Cline, is deze MCP-server een solide basis. De documentatie en het aantal functies zijn echter wat beperkt in vergelijking met meer volwassen MCP-servers. Aan de basisvereisten voor licentie en toolbeschikbaarheid wordt voldaan, maar het ontbreken van prompt-/bronsamples en sampling/roots-ondersteuning beperkt de score.

MCP Score