MCP Tekmetric
Ein Model Context Protocol (MCP)-Server zur Integration von KI-Assistenten in Tekmetric. Dieses Projekt ermöglicht KI-Tools die Interaktion mit Ihren Tekmetric-Daten und ermöglicht Automatisierung und intelligente Workflows direkt von Ihrem KI-Assistenten aus.
Derzeit unterstützt diese Integration schreibgeschützte Aktionen , sodass Ihre KI Informationen von Ihrer Tekmetric-Instanz abrufen kann.
Beispielverwendung
Nutzen Sie Ihren KI-Assistenten zur Interaktion mit Ihren Tekmetric-Daten:
- 📅 Termindetails prüfen: „Wie lauten die Details des für morgen geplanten Termins?“
- 🚗 Shop-Informationen abrufen: „Finden Sie die Kontaktinformationen eines Shops.“
- 📊 Reparaturauftragsstatus abrufen: „Wie ist der aktuelle Status des Reparaturauftrags Nr. 12345?“
🔐 Authentifizierungs-Setup
Sie benötigen einen Tekmetric-API-Schlüssel zur Authentifizierung bei der Tekmetric-API. Den API-Schlüssel finden Sie in den Einstellungen Ihres Tekmetric-Kontos.
Legen Sie Ihren API-Schlüssel als Systemumgebungsvariable fest:
🚀 Kurzanleitung
Option 1: Lokal ausführen (Python)
- Klonen Sie dieses Repository :
- Installieren Sie Abhängigkeiten :
- Starten Sie den Server :
Option 2: Mit Docker ausführen
- Klonen Sie dieses Repository :
- Erstellen Sie das Docker-Image :
- Führen Sie den Container aus (übergeben Sie Ihren Tekmetric-API-Schlüssel):
Dadurch wird der Server unter http://localhost:8080
verfügbar gemacht.
🤖 Verbinden Sie Ihren KI-Assistenten
Für VS Code Copilot oder einen anderen KI-Assistenten, der MCP unterstützt:
Beispiel für .mcp.json
-Konfiguration:
🧪 Gesundheitscheck
So überprüfen Sie, ob der Server läuft:
Folgendes sollte angezeigt werden:
📄 Lizenz
MIT-Lizenz
This server cannot be installed
remote-capable server
The server can be hosted and run remotely because it primarily relies on remote services or has no dependency on the local environment.
Ein Model Context Protocol-Server, der KI-Assistenten die Interaktion mit Tekmetric-Daten ermöglicht und es Benutzern ermöglicht, Termindetails, Fahrzeuginformationen, den Status von Reparaturaufträgen und den Teilebestand in natürlicher Sprache abzufragen.
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