Fibery MCP Server

Official

local-only server

The server can only run on the client’s local machine because it depends on local resources.

Fibery MCP 服务器

该 MCP(模型上下文协议)服务器提供 Fibery 与任何支持 MCP 协议的 LLM 提供商(例如 Claude for Desktop)之间的集成,允许您使用自然语言与您的 Fibery 工作区进行交互。

✨ 特点

  • 使用自然语言查询 Fibery 实体
  • 获取有关 Fibery 数据库及其字段的信息
  • 通过对话界面创建和更新 Fibery 实体

📦安装

通过 Smithery 安装

要通过Smithery自动为 Claude Desktop 安装 Fibery MCP Server:

npx -y @smithery/cli install @Fibery-inc/fibery-mcp-server --client claude

通过 UV 安装

先决条件:

  • 带有 API 令牌的 Fibery 帐户
  • Python 3.10 或更高版本
  • 紫外线

安装步骤:

  1. 使用 uv 安装工具:
uv tool install fibery-mcp-server
  1. 然后,将此配置添加到您的 MCP 客户端配置文件中。在 Claude Desktop 中,您可以通过**“设置”→“开发者”→“编辑配置”**访问此配置:
{ "mcpServers": { "fibery-mcp-server": { "command": "uv", "args": [ "tool", "run", "fibery-mcp-server", "--fibery-host", "your-domain.fibery.io", "--fibery-api-token", "your-api-token" ] } } }

注意:如果“uv”命令不起作用,请尝试绝对路径(即/Users/username/.local/bin/uv)

对于开发:

{ "mcpServers": { "arxiv-mcp-server": { "command": "uv", "args": [ "--directory", "path/to/cloned/fibery-mcp-server", "run", "fibery-mcp-server", "--fibery-host", "your-domain.fibery.io", "--fibery-api-token", "your-api-token" ] } } }

🚀 可用工具

1.列出数据库( list_databases

检索 Fibery 工作区中可用的所有数据库的列表。

2.描述数据库( describe_database

提供特定数据库结构的详细分类,显示所有字段及其标题、名称和类型。

3.查询数据库( query_database

通过 Fibery API 提供对 Fibery 数据的强大、灵活的访问。

4.创建实体( create_entity

使用指定的字段值在您的 Fibery 工作区中创建新实体。

5.创建实体( create_entities_batch

使用指定的字段值在您的 Fibery 工作区中创建多个新实体。

6. 更新实体( update_entity

使用新的字段值更新 Fibery 工作区中的现有实体。

You must be authenticated.

A
security – no known vulnerabilities
A
license - permissive license
A
quality - confirmed to work

Fibery MCP 服务器提供 Fibery 与任何支持 MCP 协议的 LLM 提供商(例如 Claude for Desktop)之间的集成,允许您探索 Fibery 工作区模式、查询数据库、使用自然语言创建和更新实体。

  1. ✨ Features
    1. 📦 Installation
      1. Installing via Smithery
      2. Installing via UV
    2. 🚀 Available Tools
      1. 1. List Databases (list_databases)
      2. 2. Describe Database (describe_database)
      3. 3. Query Database (query_database)
      4. 4. Create Entity (create_entity)
      5. 5. Create Entities (create_entities_batch)
      6. 6. Update Entity (update_entity)
    ID: 0j7x6h80yd