@hiveflow/mcp服务器
HiveFlow的官方模型上下文协议（MCP）服务器。将您的AI助手（Claude、Cursor等）直接连接到您的HiveFlow自动化平台。
🚀 快速开始
安装
npm install -g @hiveflow/mcp-server配置
添加到您的MCP客户端配置中（例如。， .cursor/mcp.json):
{
"mcpServers": {
"hiveflow": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "@hiveflow/mcp-server"],
"env": {
"HIVEFLOW_API_KEY": "your-api-key-here",
"HIVEFLOW_API_URL": "https://api.hiveflow.ai"
}
}
}
}促进地方发展
{
"mcpServers": {
"hiveflow": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "@hiveflow/mcp-server"],
"env": {
"HIVEFLOW_API_KEY": "your-api-key-here",
"HIVEFLOW_API_URL": "http://localhost:5000"
}
}
}
}🔑 获取API密钥
选项1：来自HiveFlow仪表板
- 登录您的HiveFlow仪表板
- 前往“设置”>“API密钥”
- 生成新的API密钥
选项2：从命令行（自托管）
cd your-hiveflow-backend
node get-api-key.js your-email@example.com🛠️ 可用工具
配置后，您将可以在AI助手中访问这些工具：
流量管理
create_flow-创建新的自动化流程list_flows-列出所有流程get_flow-获取特定流程的详细信息execute_flow-使用可选输入执行流pause_flow-暂停活动流resume_flow-恢复暂停的流get_flow_executions-获取执行历史记录
MCP服务器管理
list_mcp_servers-列出已配置的MCP服务器create_mcp_server-注册新的MCP服务器
📊 可用资源
hiveflow://flows-访问您的所有流量数据hiveflow://mcp-servers-MCP服务器配置hiveflow://executions-流执行历史
💡 使用示例
创建新流
AI: "Create a flow called 'Email Processor' that analyzes incoming emails"列出活动流
AI: "Show me all my active flows"执行流
AI: "Execute the flow with ID 'abc123' with input data {email: 'test@example.com'}"获取流状态
AI: "What's the status of my Email Processor flow?"🔧 配置选项
环境变量
HIVEFLOW_API_KEY-您的HiveFlow API密钥（必需）HIVEFLOW_API_URL-您的HiveFlow实例URL（默认值：https://api.hiveflow.ai)HIVEFLOW_INSTANCE_ID-多租户设置的实例ID（可选）
命令行选项
hiveflow-mcp --api-key YOUR_KEY --api-url https://your-instance.com🏗️ 建筑
此MCP服务器充当您的AI助手和HiveFlow之间的桥梁：
AI Assistant (Claude/Cursor) ↔ MCP Server ↔ HiveFlow API🔒 安全
- API密钥通过HTTPS安全传输
- 所有请求都经过身份验证和授权
- MCP服务器未在本地存储任何数据
🐛 故障排除
常见问题
“需要HIVEFLOW_API_KEY”
- 确保您已经在MCP配置中设置了API密钥
- 验证API密钥是否有效且未过期
“无法连接到HiveFlow API”
- 检查您的HiveFlow实例是否正在运行
- 验证API URL是否正确
- 确保没有防火墙限制
“找不到MCP服务器”
- 完全重新启动您的AI助手
- 验证MCP配置文件是否在正确位置
- 检查软件包是否已安装：
npm list -g @hiveflow/mcp-server
调试模式
有关详细的日志记录，请设置环境变量：
export DEBUG=hiveflow-mcp:*📚 文档
🤝 贡献
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📄 许可证
MIT许可证-请参阅 许可证 文件以获取详细信息。
🆘 支持
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由以下材料制成❤️ HiveFlow团队