Integração do Contentful MCP Server
Conecte seus agentes de IA ao Contentful. Gerencie modelos de conteúdo facilmente, automatize fluxos editoriais e otimize migrações usando o Contentful MCP Server no FlowHunt.

O que faz o “Contentful” MCP Server?
O Contentful MCP (Model Context Protocol) Server atua como uma ponte entre assistentes de IA e a Contentful Management API, permitindo acesso sem atrito às capacidades de gestão de conteúdo diretamente em fluxos de trabalho orientados por IA. Ao expor a API do Contentful pelo protocolo MCP, este servidor permite que desenvolvedores integrem operações avançadas de conteúdo — como consultar, criar, atualizar e gerenciar modelos de conteúdo — diretamente de assistentes de IA. Isso aumenta a produtividade ao possibilitar tarefas como introspecção da estrutura de conteúdo, manipulação de entradas e automação de fluxos editoriais, tudo sem sair do ambiente de desenvolvimento. O Contentful MCP Server é especialmente útil para equipes que utilizam o Contentful como headless CMS, pois simplifica e padroniza a interação de agentes de IA com dados de conteúdo, facilitando prototipagem rápida, migrações automatizadas e processos editoriais otimizados.
Lista de Prompts
Não há informações disponíveis sobre templates de prompt no repositório.
Lista de Recursos
Não há informações disponíveis sobre recursos fornecidos pelo Contentful MCP Server no repositório.
Lista de Ferramentas
Nenhuma lista explícita de ferramentas (ex.: query_database, read_write_file, call_api) encontrada diretamente nos arquivos ou documentação.
Casos de Uso deste MCP Server
- Introspecção de Modelo de Conteúdo: Desenvolvedores podem buscar e analisar programaticamente as estruturas dos modelos de conteúdo do Contentful, facilitando o entendimento e documentação do esquema.
- Gerenciamento Automatizado de Entradas de Conteúdo: Assistentes de IA podem criar, atualizar ou excluir entradas no Contentful, otimizando fluxos editoriais e reduzindo operações manuais.
- Fluxos de Migração & Sincronização: Automatize a migração de conteúdo ou alterações entre ambientes do Contentful (ex.: staging para produção) usando scripts orientados por IA.
- Validação de Conteúdo & Garantia de Qualidade: Permita que a IA revise e valide entradas de conteúdo quanto à completude, consistência ou aderência a diretrizes editoriais antes da publicação.
- Integração com Pipelines de Deploy: Facilite atualizações de conteúdo ou mudanças no esquema como parte de processos CI/CD, permitindo que agentes de IA assegurem a prontidão do conteúdo junto ao deploy do código.
Como configurar
Windsurf
- Certifique-se de que o Node.js está instalado.
- Localize o arquivo de configuração do Windsurf.
- Adicione o Contentful MCP Server ao objeto
mcpServers
conforme mostrado abaixo. - Salve a configuração e reinicie o Windsurf.
- Verifique se o servidor está em execução e acessível.
{
"mcpServers": {
"contentful-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["@contentful/mcp-server@latest"],
"env": {
"CONTENTFUL_MANAGEMENT_TOKEN": "${CONTENTFUL_MANAGEMENT_TOKEN}"
}
}
}
}
Proteja sua chave de API de gerenciamento do Contentful utilizando variáveis de ambiente como no exemplo acima.
Claude
- Instale o Node.js caso ainda não esteja presente.
- Abra o arquivo de configuração do Claude.
- Insira o trecho abaixo para adicionar o Contentful MCP Server.
- Salve e reinicie o ambiente do Claude.
- Confirme a conectividade com o Contentful MCP Server.
{
"mcpServers": {
"contentful-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["@contentful/mcp-server@latest"],
"env": {
"CONTENTFUL_MANAGEMENT_TOKEN": "${CONTENTFUL_MANAGEMENT_TOKEN}"
}
}
}
}
As chaves de API devem ser configuradas usando variáveis de ambiente para mais segurança.
Cursor
- Certifique-se de que o Node.js está instalado.
- Edite o arquivo de configuração do Cursor.
- Registre o Contentful MCP Server conforme o exemplo abaixo.
- Salve as alterações e reinicie o Cursor.
- Teste a integração.
{
"mcpServers": {
"contentful-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["@contentful/mcp-server@latest"],
"env": {
"CONTENTFUL_MANAGEMENT_TOKEN": "${CONTENTFUL_MANAGEMENT_TOKEN}"
}
}
}
}
Armazene sempre chaves sensíveis como a Contentful Management Token em variáveis de ambiente.
Cline
- Instale o Node.js (caso ainda não esteja instalado).
- Localize o arquivo de configuração do Cline.
- Adicione a configuração do MCP Server como abaixo.
- Salve o arquivo e reinicie o Cline.
- Valide que o servidor está ativo e em execução.
{
"mcpServers": {
"contentful-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["@contentful/mcp-server@latest"],
"env": {
"CONTENTFUL_MANAGEMENT_TOKEN": "${CONTENTFUL_MANAGEMENT_TOKEN}"
}
}
}
}
Utilize variáveis de ambiente para proteger credenciais da API.
Como usar este MCP dentro de fluxos
Usando MCP no FlowHunt
Para integrar servidores MCP ao seu fluxo do FlowHunt, comece adicionando o componente MCP ao seu fluxo e conectando-o ao seu agente de IA:

Clique no componente MCP para abrir o painel de configuração. Na seção de configuração do sistema MCP, insira os detalhes do seu servidor MCP utilizando este formato JSON:
{
"contentful-mcp": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
}
}
Após configurar, o agente de IA será capaz de usar este MCP como uma ferramenta com acesso a todas as suas funções e capacidades. Lembre-se de trocar “contentful-mcp” pelo nome real do seu servidor MCP e substituir a URL pela URL do seu próprio servidor MCP.
Visão Geral
Seção | Disponibilidade | Detalhes/Notas |
---|---|---|
Visão Geral | ✅ | |
Lista de Prompts | ⛔ | Nenhum template de prompt encontrado no repositório |
Lista de Recursos | ⛔ | Nenhuma definição de recurso encontrada |
Lista de Ferramentas | ⛔ | Nenhuma lista explícita encontrada em server.py ou em outro lugar |
Proteção de Chaves de API | ✅ | Uso de variáveis de ambiente mostrado nas instruções de setup |
Suporte a Sampling (menos importante na avaliação) | ⛔ | Nenhuma informação encontrada |
Uma implementação sólida de MCP para gestão do Contentful, mas a ausência de ferramentas, prompts e recursos documentados publicamente limita sua flexibilidade para desenvolvedores. As práticas de segurança são boas, e a configuração está bem descrita. No geral, é um projeto promissor para usuários do Contentful, mas que se beneficiaria de documentação mais detalhada dos primitivos MCP.
MCP Score
Possui LICENSE | ✅ (MIT) |
---|---|
Possui pelo menos uma ferramenta | ⛔ |
Número de Forks | 13 |
Número de Stars | 47 |
Perguntas frequentes
- O que é o Contentful MCP Server?
O Contentful MCP (Model Context Protocol) Server conecta assistentes de IA à Contentful Management API, permitindo operações automatizadas de conteúdo como consulta, atualização e gerenciamento de modelos de conteúdo diretamente a partir de fluxos de trabalho orientados por IA.
- Quais são os casos de uso comuns para integração do Contentful com o FlowHunt?
Casos de uso incluem introspecção de modelos de conteúdo, gerenciamento automatizado de entradas de conteúdo, fluxos de migração e sincronização, validação de conteúdo, garantia de qualidade e integração com pipelines de implantação CI/CD.
- Como forneço meu Contentful Management Token de forma segura?
Defina seu Contentful Management Token como uma variável de ambiente (por exemplo, CONTENTFUL_MANAGEMENT_TOKEN) e referencie-o na configuração do MCP server. Isso evita que dados sensíveis sejam expostos no código ou no controle de versão.
- Posso automatizar migrações de conteúdo entre ambientes?
Sim, o Contentful MCP Server permite que agentes de IA programem e automatizem migrações de conteúdo, otimizem atualizações e sincronizem conteúdo ou alterações entre ambientes, como staging e produção.
- Existem templates de prompt ou ferramentas explícitas disponíveis para este MCP?
Não há templates de prompt ou definições explícitas de ferramentas incluídas no repositório atual do Contentful MCP Server. Todas as operações de conteúdo são acessadas via protocolo MCP e Contentful’s Management API.
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