Integracja serwera Paddle MCP

Co robi serwer “Paddle” MCP?

Serwer Paddle MCP (Model Context Protocol) to pomost między asystentami AI a API Paddle, umożliwiający sprawne zarządzanie katalogami produktów, rozliczeniami, subskrypcjami i raportami finansowymi. Udostępniając bogaty zestaw funkcji handlowych i rozliczeniowych Paddle poprzez MCP, pozwala narzędziom opartym na AI, takim jak Claude, Cursor czy Windsurf, na bezpieczną integrację z API Paddle. Ta integracja umożliwia inteligentną automatyzację workflow deweloperskich, takich jak wyszukiwanie produktów, tworzenie nowych pozycji katalogowych, zarządzanie klientami czy generowanie raportów biznesowych. Dzięki przekazaniu tych zadań serwerowi Paddle MCP deweloperzy i agenci AI mają szybki dostęp do aktualnych danych rozliczeniowych i produktowych, mogą zarządzać cenami oraz wykonywać złożone operacje bez ręcznej interwencji, co zwiększa efektywność i dokładność w rozwoju i obsłudze produktów SaaS.

Lista promptów

W repozytorium ani dokumentacji nie wspomniano o szablonach promptów.

Lista zasobów

W repozytorium ani dokumentacji nie wymieniono zasobów MCP.

Lista narzędzi

Na podstawie README i funkcji można założyć, że serwer Paddle MCP oferuje następujące narzędzia:

• List products: Pobiera listę produktów z katalogu Paddle.
• Create product: Dodaje nowy produkt do katalogu Paddle.
• List prices: Pobiera informacje o cenach produktów.
• Create price: Dodaje nową cenę do istniejącego produktu.
• List customers: Pobiera listę klientów.
• List transactions: Pobiera listę transakcji.
• List subscriptions: Pobiera wszystkie zarządzane subskrypcje w Paddle.
• Create custom report: Generuje niestandardowe raporty analityczne i finansowe.

Przykłady użycia tego serwera MCP

• Zarządzanie katalogiem produktów: Łatwe wyświetlanie, tworzenie i aktualizowanie produktów w katalogu Paddle z pomocą asystentów AI lub wtyczek IDE, co usprawnia operacje katalogowe i ogranicza błędy ręczne.
• Operacje subskrypcyjne i rozliczeniowe: Szybki dostęp, wyświetlanie i zarządzanie subskrypcjami oraz szczegółami rozliczeń klientów w celu łatwiejszego obsługiwania logiki rozliczeniowej SaaS w środowiskach deweloperskich.
• Raportowanie finansowe: Tworzenie i pobieranie raportów finansowych i biznesowych do analiz lub audytów bezpośrednio z poziomu narzędzi AI, automatyzując złożone zadania raportowe.
• Automatyzacja wsparcia klienta: Umożliwianie przepływów wsparcia AI w celu pobierania danych klientów, rozwiązywania zapytań rozliczeniowych lub aktualizacji rekordów klientów — zwiększając efektywność wsparcia.
• Integracje handlowe oparte na API: Używanie serwera MCP jako warstwy automatyzacji do integracji możliwości Paddle w zakresie rozliczeń i handlu z niestandardowymi aplikacjami, botami lub narzędziami wewnętrznymi.

Jak skonfigurować

Windsurf

1. Wymagania wstępne: Upewnij się, że Node.js jest zainstalowany.
2. Uzyskaj klucz API Paddle: Utwórz/zarządzaj swoim kluczem API w narzędziach deweloperskich Paddle.
3. Edytuj konfigurację: Dodaj wpis serwera Paddle MCP do konfiguracji MCP Windsurf.
4. Wstaw fragment JSON:

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

5. Zapisz i zrestartuj: Zapisz konfigurację i zrestartuj Windsurf.
6. Zweryfikuj: Sprawdź dostępność serwera Paddle MCP w Windsurf.

Zabezpieczanie kluczy API

Przykład użycia zmiennych środowiskowych:

{
  "mcpServers": {
    "paddle": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@paddle/paddle-mcp"],
      "env": {
        "PADDLE_API_KEY": "your_api_key",
        "PADDLE_ENVIRONMENT": "sandbox"
      }
    }
  }
}

Claude

1. Wymagania wstępne: Upewnij się, że Node.js jest zainstalowany.
2. Pobierz klucz API: Uzyskaj z narzędzi deweloperskich Paddle.
3. Edytuj konfigurację MCP: Dodaj JSON Paddle MCP do swojej konfiguracji.
4. Wstaw fragment JSON:

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

5. Zapisz i zrestartuj Claude.

Zabezpieczanie kluczy API

Użyj zmiennych środowiskowych jak powyżej.

Cursor

1. Wymagania wstępne: Node.js zainstalowany.
2. Pobierz klucz API: Z narzędzi deweloperskich Paddle.
3. Edytuj konfigurację: Dodaj serwer MCP do konfiguracji Cursor.
4. Wstaw fragment JSON:

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

5. Zrestartuj Cursor i sprawdź integrację Paddle MCP.

Zabezpieczanie kluczy API

Użyj podejścia opartego na środowisku jak wyżej.

Cline

1. Wymagania wstępne: Upewnij się, że Node.js jest zainstalowany.
2. Klucz API: Uzyskaj z narzędzi deweloperskich Paddle.
3. Plik konfiguracyjny: Dodaj wpis Paddle MCP do konfiguracji.
4. Przykładowy JSON:

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

5. Zapisz i zrestartuj Cline.

Zabezpieczanie kluczy API

Użyj zmiennych środowiskowych jak opisano powyżej.

Jak używać tego MCP w przepływach

Korzystanie z MCP w FlowHunt

Aby zintegrować serwery MCP z przepływem pracy w FlowHunt, rozpocznij od dodania komponentu MCP do swojego przepływu i połącz go ze swoim agentem AI:

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

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

Po skonfigurowaniu agent AI może już korzystać z tego MCP jako narzędzia z dostępem do wszystkich jego funkcji i możliwości. Pamiętaj, aby zmienić “paddle” na rzeczywistą nazwę swojego serwera MCP i podmienić URL na adres swojego serwera MCP.

Przegląd

Na podstawie dostępnych informacji serwer Paddle MCP udostępnia solidny zestaw narzędzi i instrukcji konfiguracyjnych, lecz brakuje w nim jawnych szablonów promptów oraz definicji zasobów w dokumentacji. Wskazówki dotyczące bezpieczeństwa są jasne, a funkcjonalność dobrze odpowiada API Paddle. Brak dokumentacji dotyczącej roots oraz wsparcia samplingu to drobna luka.

Ocena MCP

Ogólnie oceniam ten serwer MCP na 6/10. Pokrywa kluczowe potrzeby automatyzacji API Paddle, oferuje jasne wskazówki dotyczące konfiguracji i bezpieczeństwa oraz udostępnia najważniejsze narzędzia, ale brakuje mu zaawansowanych funkcji MCP, takich jak zasoby, szablony promptów, roots oraz wsparcie samplingu w dokumentacji.