fabric-mcp-server MCP Server

Co robi serwer MCP „fabric-mcp-server”?

fabric-mcp-server to serwer Model Context Protocol (MCP) zaprojektowany do integracji wzorców Fabric z Cline, udostępniając je jako narzędzia do wykonywania zadań przez AI. Działa jako pomost, pozwalając asystentom AI wykorzystywać uporządkowane wzorce Fabric jako wywoływalne narzędzia, co usprawnia workflow developerskie. Dzięki tej integracji możliwe są zadania takie jak analiza twierdzeń, podsumowywanie czy ekstrakcja wiedzy bezpośrednio na wspieranych platformach jak Cline. Serwer korzysta ze standaryzowanego interfejsu MCP, aby te możliwości były łatwo dostępne, ostatecznie zwiększając moc AI w zakresie pracy złożonymi informacjami poprzez wielokrotnego użytku, wzorcowe workflow.

Lista promptów

W repozytorium ani dokumentacji nie wskazano jawnych szablonów promptów.

Lista zasobów

Serwer fabric-mcp-server nie dokumentuje ani nie udostępnia żadnych konkretnych zasobów MCP.

Lista narzędzi

fabric-mcp-server udostępnia wzorce Fabric jako narzędzia. Przykłady to:

• analyze_claims: Analizuje twierdzenia w dostarczonej treści.
• summarize: Tworzy podsumowania z danych bądź tekstu wejściowego.
• extract_wisdom: Wyciąga kluczowe wnioski lub „wiedzę” z dokumentów.
• create_mermaid_visualization: Generuje diagramy mermaid.js na bazie danych strukturalnych.

Uwaga: Pełny zestaw narzędzi odpowiada wzorcom obecnym w katalogu fabric/patterns.

Przykłady zastosowań tego serwera MCP

• Analiza twierdzeń: Automatyczna analiza i weryfikacja twierdzeń w dokumentach lub danych, usprawniająca badania i due diligence.
• Usługi podsumowywania: Generowanie zwięzłych podsumowań długich artykułów lub raportów, ułatwiające przyswajanie informacji.
• Ekstrakcja wniosków: Wyciąganie praktycznych wniosków lub wiedzy z dużych zbiorów danych, wspierające zarządzanie wiedzą.
• Generowanie wizualizacji: Tworzenie diagramów mermaid czy innych wizualizacji bezpośrednio ze strukturalnych danych, pomocne w dokumentacji i projektowaniu systemów.
• Automatyzacja zadań opartych na wzorcach: Wykorzystanie pełnego zestawu wzorców Fabric do automatyzacji powtarzalnych lub złożonych zadań w workflow developerskich.

Jak to skonfigurować

Windsurf

W repozytorium nie podano instrukcji konfiguracji dla Windsurf.

Claude

W repozytorium nie podano instrukcji konfiguracji dla Claude.

Cursor

W repozytorium nie podano instrukcji konfiguracji dla Cursor.

Cline

1. Sklonuj repozytorium:
   Sklonuj repozytorium fabric-mcp-server na swój komputer.
2. Zainstaluj zależności:
   Przejdź do katalogu fabric-mcp-server i uruchom npm install.
3. Zbuduj projekt:
   Uruchom npm run build, aby skompilować kod TypeScript.
4. Edytuj plik ustawień Cline:
   Dodaj konfigurację serwera MCP do swojego pliku ustawień Cline.
   • Windows: C:\Users\<nazwa_użytkownika>\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. Wstaw przykładową konfigurację:

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

Zastąp <ścieżka-do-fabric-mcp-server> rzeczywistą ścieżką do projektu.

Bezpieczne przechowywanie kluczy API

Możesz zabezpieczyć klucze API za pomocą zmiennych środowiskowych w konfiguracji, jak poniżej:

"fabric-mcp-server": {
  "command": "node",
  "args": [
    "<ścieżka-do-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
}

Jak korzystać z tego MCP w flow

Korzystanie z MCP w FlowHunt

Aby zintegrować serwery MCP w swoim workflow FlowHunt, zacznij od dodania komponentu MCP do flow i połącz go z agentem AI:

Kliknij na komponent MCP, aby otworzyć panel konfiguracji. W sekcji systemowej konfiguracji MCP wklej dane swojego serwera MCP w tym formacie JSON:

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

Po skonfigurowaniu agent AI może używać tego MCP jako narzędzia ze wszystkimi jego funkcjami i możliwościami. Pamiętaj, aby zmienić “fabric-mcp-server” na preferowaną nazwę i zaktualizować URL do własnego serwera.

Przegląd

Na podstawie dostępnej dokumentacji, fabric-mcp-server oferuje przejrzysty opis, instrukcje konfiguracji i listę udostępnianych narzędzi, lecz brakuje mu szczegółowej dokumentacji dotyczącej promptów, zasobów czy funkcji takich jak sampling czy roots. Jest funkcjonalny dla integracji z Cline, lecz przydałyby się szersze wsparcie platform i bogatsza dokumentacja.

Nasza opinia

Jeśli chcesz udostępnić wzorce Fabric jako narzędzia dla workflow sterowanych przez AI – zwłaszcza w Cline – ten serwer MCP stanowi solidną podstawę. Jednak dokumentacja i dostępne funkcje są ograniczone w porównaniu do bardziej rozwiniętych serwerów MCP. Spełnia podstawowe wymagania dotyczące licencjonowania i ekspozycji narzędzi, ale brak przykładów promptów, zasobów oraz wsparcia sampling/roots nie pozwala mu na wyższą ocenę.

Ocena MCP