Kibela MCP Server-integratie

Wat doet de “Kibela” MCP Server?

De Kibela MCP Server is een implementatie van het Model Context Protocol (MCP) die is ontworpen om te integreren met de Kibela API. Door te fungeren als brug tussen AI-assistenten en Kibela, maakt het naadloze toegang mogelijk tot externe gegevens, content en diensten die in Kibela-workspaces zijn ondergebracht. Deze integratie stelt AI-agenten in staat om documenten en kennisbanken die in Kibela zijn opgeslagen te bevragen, op te halen en ermee te interageren, waardoor ontwikkelworkflows worden verbeterd door taken als documentzoekopdrachten, informatie-extractie en samenwerking te automatiseren. De Kibela MCP Server stelt ontwikkelaars en teams in staat om Large Language Models (LLM’s) te benutten met actuele organisatorische kennis, en maakt efficiënte verkenning van codebases, kennisbeheer en workflowautomatisering mogelijk via gestandaardiseerde MCP-tools en -resources.

Lijst van prompts

Er worden geen prompt-sjablonen genoemd of gedefinieerd in de beschikbare documentatie of repository-bestanden.

Lijst van bronnen

Er worden geen expliciete bronnen vermeld in de beschikbare documentatie of repository-bestanden.

Lijst van tools

Er worden geen expliciete tools genoemd in de beschikbare documentatie of repository-bestanden zoals server.py (de repo is geïmplementeerd in TypeScript/Node.js, en er is geen directe mapping naar een server.py).

Use cases van deze MCP Server

• Automatisering van kennisbeheer: Integreer Kibela’s kennisbank met LLM’s om het ophalen en samenvatten van organisatorische documentatie te automatiseren.
• Documentzoekopdracht en query: Geef AI-assistenten de mogelijkheid om relevante informatie uit Kibela voor gebruikers te vinden, op te halen en aan te bieden, waardoor onderzoeks- en onboarding-workflows worden verbeterd.
• Workflowautomatisering: Automatiseer repetitieve taken met betrekking tot documentatie, zoals het bijwerken van records of het genereren van rapportages uit Kibela-content.
• Samenwerkingsverbetering: Faciliteer AI-gestuurde samenwerking door agenten content te laten suggereren, documenten te taggen of teamleden te notificeren op basis van Kibela-activiteiten.

Hoe stel je het in

Windsurf

1. Zorg dat Node.js op je systeem is geïnstalleerd.

2. Zoek het Windsurf-configuratiebestand (meestal windsurf.config.json).

3. Voeg het Kibela MCP Server-pakket toe:
   @kiwamizamurai/mcp-kibela-server@latest

4. Voeg de MCP serverconfiguratie toe onder het mcpServers-object:

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

5. Sla op en herstart Windsurf.

6. Controleer of de server verschijnt in de MCP-serverlijst.

Claude

1. Installeer Node.js als dit nog niet aanwezig is.

2. Zoek en open het configuratiebestand van Claude.

3. Voeg Kibela MCP Server als volgt toe:

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

4. Herstart Claude.

5. Bevestig de integratie door de beschikbare MCP-eindpunten te controleren.

Cursor

1. Installeer Node.js.

2. Bewerk cursor.config.json of het relevante MCP-configuratiebestand.

3. Voeg het volgende fragment toe:

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

4. Sla op en herstart Cursor.

5. Test door een Kibela-gerelateerde query te starten.

Cline

1. Zorg dat Node.js is geïnstalleerd.

2. Open het Cline MCP-configuratiebestand.

3. Voeg de Kibela-serverinvoer toe:

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

4. Sla de wijzigingen op en herstart Cline.

5. Controleer of de Kibela MCP Server draait.

API-sleutels beveiligen

Om je Kibela API-sleutels te beveiligen, gebruik je omgevingsvariabelen. Hier is een voorbeeldconfiguratie:

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

Hoe gebruik je deze MCP in flows

MCP gebruiken in FlowHunt

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

Klik op het MCP-component om het configuratiepaneel te openen. Voeg in het systeem-MCP-configuratiegedeelte je MCP-serverdetails toe met dit JSON-formaat:

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

Na configuratie kan de AI-agent deze MCP nu als tool gebruiken met toegang tot alle functies en mogelijkheden. Vergeet niet “kibela” te wijzigen naar de daadwerkelijke naam van je MCP-server en de URL te vervangen door die van jouw eigen MCP-server.

Overzicht

Tussen deze tabellen:
De Kibela MCP Server biedt basisdocumentatie, een duidelijke licentie en installatie-instructies voor grote platformen. Er ontbreken echter expliciete lijsten van tools, bronnen en prompt-sjablonen in de openbare documentatie, wat de agentische bruikbaarheid direct uit de doos beperkt. Als deze zouden worden toegevoegd, zou de waarde toenemen. Zoals het nu is, is het geschikt voor basisintegratie met Kibela maar niet voor geavanceerde of zeer configureerbare MCP-workflows.

MCP Score