Servidor MCP de Geração de Relatórios

O que faz o Servidor MCP de “Geração de Relatórios”?

O Servidor MCP de Geração de Relatórios foi projetado para conectar assistentes de IA a robustas capacidades de geração de relatórios, integrando fontes de dados externas e fluxos de trabalho estruturados para otimizar a criação e o gerenciamento de relatórios. Ao expor funcionalidades essenciais via Model Context Protocol (MCP), este servidor permite que desenvolvedores e agentes de IA automatizem tarefas como coleta de dados, montagem de documentos e formatação de saídas com base em templates personalizáveis. Sua integração ao fluxo de desenvolvimento aumenta a produtividade ao permitir interações perfeitas entre ferramentas de IA e utilitários de relatórios, facilitando a execução de consultas a bancos de dados, gerenciamento de arquivos ou chamada de APIs externas como parte do processo de montagem dos relatórios.

Lista de Prompts

Não foram encontrados templates de prompt específicos nos arquivos disponíveis ou na documentação.

Lista de Recursos

Nenhum recurso explícito é descrito nos arquivos do repositório ou documentação disponível.

Lista de Ferramentas

Nenhuma ferramenta foi explicitamente listada em server.py ou arquivos relacionados do repositório disponível.

Casos de Uso deste Servidor MCP

• Automação de Relatórios: Automatize o processo ponta a ponta de coleta de dados e geração de relatórios estruturados, reduzindo esforço manual e erros.
• Montagem de Documentos: Monte documentos complexos a partir de múltiplas fontes de dados, garantindo consistência e padronização entre relatórios.
• Integração ao Fluxo de Desenvolvimento: Integre com ferramentas de desenvolvimento para permitir geração de relatórios sob demanda como parte do CI/CD ou acompanhamento de projetos.
• Templates Personalizados de Relatórios: Aproveite templates personalizáveis para gerar diferentes tipos de relatórios adaptados a diversas necessidades do negócio.
• Insights Orientados por Dados: Permita que assistentes de IA gerem relatórios baseados em consultas de dados em tempo real, fornecendo insights acionáveis para as equipes.

Como configurar

Windsurf

1. Certifique-se de que o Node.js está instalado como pré-requisito.
2. Abra seu arquivo de configuração do Windsurf (por exemplo, windsurf.config.json).
3. Adicione o Servidor MCP de Geração de Relatórios usando o seguinte trecho JSON:

   {
     "mcpServers": {
       "report-gen-mcp": {
         "command": "npx",
         "args": ["@klavis-ai/report_generation-mcp-server@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Salve a configuração e reinicie o Windsurf.
5. Verifique se o servidor está em execução e acessível pelo painel do cliente MCP.

Protegendo as Chaves de API (Exemplo com Windsurf)

{
  "mcpServers": {
    "report-gen-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["@klavis-ai/report_generation-mcp-server@latest"],
      "env": {
        "API_KEY": "${REPORT_GEN_API_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "api_key": "${REPORT_GEN_API_KEY}"
      }
    }
  }
}

Claude

1. Instale o Node.js se ainda não estiver presente.
2. Localize o arquivo de configuração MCP do Claude.
3. Insira o seguinte:

   {
     "mcpServers": {
       "report-gen-mcp": {
         "command": "npx",
         "args": ["@klavis-ai/report_generation-mcp-server@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Salve as alterações e reinicie o Claude.
5. Confirme se o servidor MCP aparece na lista de integrações do Claude.

Cursor

1. Verifique se o Node.js está instalado.
2. Abra as configurações do workspace no Cursor.
3. Adicione a entrada do servidor:

   {
     "mcpServers": {
       "report-gen-mcp": {
         "command": "npx",
         "args": ["@klavis-ai/report_generation-mcp-server@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Salve e recarregue o ambiente do Cursor.
5. Teste acionando uma tarefa de geração de relatório.

Cline

1. Certifique-se de que o Node.js está configurado.
2. Acesse o arquivo de configuração MCP do Cline.
3. Configure conforme abaixo:

   {
     "mcpServers": {
       "report-gen-mcp": {
         "command": "npx",
         "args": ["@klavis-ai/report_generation-mcp-server@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Salve e reinicie o Cline.
5. Verifique os diagnósticos do servidor para confirmar o registro bem-sucedido.

Como usar este MCP em fluxos

Usando MCP no FlowHunt

Para integrar servidores MCP ao seu fluxo no 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 neste formato JSON:

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

Uma vez configurado, o agente de IA poderá utilizar este MCP como ferramenta com acesso a todas as suas funções e capacidades. Lembre-se de alterar "report-gen-mcp" para o nome real do seu servidor MCP e substituir a URL pela do seu próprio servidor MCP.

Visão Geral

Nossa opinião

Este servidor MCP parece fornecer uma abstração útil para geração de relatórios, mas a ausência de templates de prompt, recursos e ferramentas visíveis no repositório público limita sua utilidade imediata para desenvolvedores. Documentação sobre recursos ou endpoints específicos melhoraria a usabilidade. No estado atual, as instruções de configuração são claras, mas a descoberta de funcionalidades é limitada.

Pontuação MCP

No geral, a implementação pública atual recebe uma nota 3 de 10 para prontidão de desenvolvedor, devido à ausência de documentação detalhada, templates de prompt e definições de ferramentas/recursos, apesar das instruções de configuração claras.