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Glama

Fabric-MCP-Server

Inhaltsverzeichnis

  1. Einführung

  2. Was ist das Model Context Protocol (MCP)?

  3. Merkmale

  4. Werkzeuge

  5. Installation

  6. Verwendung

  7. Konfiguration für die Verwendung mit VS Code

  8. Tipps zur Verwendung mit Cline

  9. Fehlerbehebung

  10. Beitragen

  11. Lizenz

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Einführung

Der fabric-mcp-server ist ein Model Context Protocol (MCP)-Server, der Fabric-Muster als Tools für die Integration mit Cline bereitstellt. Diese Integration erweitert die Funktionen von Cline durch die Nutzung der KI-gesteuerten Musterausführung aus dem Fabric-Repository.

Was ist das Model Context Protocol (MCP)?

Das Model Context Protocol (MCP) ist eine Spezifikation, die die Kommunikation zwischen KI-Systemen und externen Tools oder Ressourcen erleichtert. Es standardisiert die Interaktion von KI-Modellen mit verschiedenen Funktionen wie Datenbanken, APIs und Dateisystemen. MCP-Server wie fabric-mcp-server implementieren dieses Protokoll, um KI-Modellen den Zugriff auf Tools und Ressourcen zu ermöglichen und so ihren Funktionsumfang zu erweitern.

Merkmale

  • Stellt Fabric-Muster als Tools bereit : Der Server stellt alle Fabric-Muster als einzelne Tools innerhalb von Cline zur Verfügung.

  • Musterausführung : Benutzer können Fabric-Muster direkt in Cline-Aufgaben auswählen und ausführen.

  • Erweiterte Funktionen : Integriert KI-gesteuerte Musterausführung, um die Funktionalität von Cline zu erweitern.

Werkzeuge

Der fabric-mcp-server stellt eine breite Palette von Fabric-Mustern als Tools bereit. Einige Beispiele:

  • analyze_claims

  • summarize

  • extract_wisdom

  • create_mermaid_visualization

  • Und viele mehr...

Um die vollständige Liste der verfügbaren Muster anzuzeigen, können Sie die Verzeichnisse im Verzeichnis fabric/patterns auflisten.

Installation

  1. Klonen Sie das Repository : Klonen Sie das fabric-mcp-server Repository auf Ihr lokales System.

  2. Abhängigkeiten installieren : Navigieren Sie in das Verzeichnis fabric-mcp-server und führen Sie npm install aus.

  3. Erstellen Sie das Projekt : Führen Sie npm run build aus, um den TypeScript-Code zu kompilieren.

Verwendung

So verwenden Sie den fabric-mcp-server mit Cline:

  1. Stellen Sie sicher, dass der Server installiert und ausgeführt wird.

  2. Konfigurieren Sie den MCP-Server in Ihrer Cline-Einstellungsdatei.

  3. Erstellen Sie eine neue Aufgabe in Cline und wählen Sie ein zu verwendendes Fabric-Muster aus.

Konfiguration für die Verwendung mit VS Code

  1. Klonen Sie das Repository : Klonen Sie das fabric-mcp-server Repository auf Ihr lokales System.

  2. Abhängigkeiten installieren : Navigieren Sie in das Verzeichnis fabric-mcp-server und führen Sie npm install aus.

  3. Erstellen Sie das Projekt : Führen Sie npm run build aus.

  4. Cline-Einstellungen konfigurieren : Fügen Sie die MCP-Serverkonfiguration zu Ihrer Cline-Einstellungsdatei hinzu. Der Dateipfad variiert je nach Betriebssystem:

    • Windows : C:\Users\<username>\AppData\Roaming\Code\User\globalStorage\saoudrizwan.claude-dev\settings\cline_mcp_settings.json

    • macOS : ~/Library/Application Support/Code/User/globalStorage/saoudrizwan.claude-dev/settings/cline_mcp_settings.json

    • Linux : ~/.config/Code/User/globalStorage/saoudrizwan.claude-dev/settings/cline_mcp_settings.json

    Verwenden Sie die folgende Konfiguration:

"fabric-mcp-server": {
  "command": "node",
  "args": [
    "<path-to-fabric-mcp-server>/build/index.js"
  ],
  "env": {},
  "disabled": false,
  "autoApprove": [],
  "transportType": "stdio",
  "timeout": 60
}

Ersetzen Sie <path-to-fabric-mcp-server> durch den tatsächlichen Pfad zum fabric-mcp-server Verzeichnis auf Ihrem System. Beispiel:

  • Windows : "C:\\path\\to\\fabric-mcp-server\\build\\index.js"

  • macOS/Linux : "/path/to/fabric-mcp-server/build/index.js"

  1. VSCode neu starten : Starten Sie VSCode neu oder laden Sie die Cline-Erweiterung neu, um die Änderungen zu übernehmen.

Tipps zur Verwendung mit Cline

Um die Vorteile von fabric-mcp-server mit Cline zu maximieren, fügen Sie am Ende Ihrer Eingabeaufforderungen use fabric-mcp-server hinzu oder fügen Sie Ihrer .clinerules Datei die folgende Regel hinzu:

# Fabric MCP Server Rule
1. **List Fabric Patterns**: When a new task is created, list all pattern names from the Fabric repository.
2. **Prompt for Pattern Selection**: Ask the user to select one of the following options:
   a) Enter a pattern name from the list to use the `fabric-mcp-server` tool with the specified pattern.
   b) Choose not to use `fabric-mcp-server` for the task.

Diese Regel vereinfacht den Werkzeugauswahlprozess für neue Aufgaben in Cline.

Fehlerbehebung

  • Stellen Sie sicher, dass der fabric-mcp-server in Ihren Cline-Einstellungen richtig konfiguriert ist.

  • Überprüfen Sie, ob der Server läuft und erreichbar ist.

  • Überprüfen Sie die Konsolenausgabe auf Fehlermeldungen.

Beitragen

Beiträge zum fabric-mcp-server sind willkommen. Hinweise zur Mitwirkung finden Sie in der Datei CONTRIBUTING.md .

Lizenz

fabric-mcp-server wird unter der MIT-Lizenz veröffentlicht.

Available Tools

1 tool
recommend_toolC

Recommends the best Fabric pattern tool for a given task

ParametersJSON Schema
NameRequiredDescriptionDefault
inputYesThe user's task description

TDQS

C2.9/5.0
Behavior2/5

Does the description disclose side effects, auth requirements, rate limits, or destructive behavior?

No annotations are provided, so the description carries the full burden of behavioral disclosure. It states the tool 'recommends' but does not clarify how recommendations are generated (e.g., based on criteria, algorithms, or data sources), whether it requires specific permissions, or what the output format entails. This leaves significant gaps in understanding the tool's behavior.

Agents need to know what a tool does to the world before calling it. Descriptions should go beyond structured annotations to explain consequences.

Conciseness5/5

Is the description appropriately sized, front-loaded, and free of redundancy?

The description is a single, clear sentence that directly states the tool's purpose without unnecessary words. It is front-loaded and efficiently conveys the essential information, making it highly concise and well-structured.

Shorter descriptions cost fewer tokens and are easier for agents to parse. Every sentence should earn its place.

Completeness2/5

Given the tool's complexity, does the description cover enough for an agent to succeed on first attempt?

Given the tool's complexity (a recommendation function with no annotations or output schema), the description is incomplete. It lacks details on how recommendations are made, what criteria are used, the format of the output, or any behavioral traits. This makes it inadequate for an agent to fully understand and use the tool effectively.

Complex tools with many parameters or behaviors need more documentation. Simple tools need less. This dimension scales expectations accordingly.

Parameters3/5

Does the description clarify parameter syntax, constraints, interactions, or defaults beyond what the schema provides?

The input schema has 100% description coverage, with the parameter 'input' documented as 'The user's task description.' The description adds no additional meaning beyond this, such as examples or constraints. According to the rules, when schema coverage is high (>80%), the baseline score is 3, which applies here.

Input schemas describe structure but not intent. Descriptions should explain non-obvious parameter relationships and valid value ranges.

Purpose4/5

Does the description clearly state what the tool does and how it differs from similar tools?

The description clearly states the tool's purpose: 'Recommends the best Fabric pattern tool for a given task.' It specifies the verb ('recommends') and resource ('Fabric pattern tool'), making the function understandable. However, with no sibling tools provided, it cannot demonstrate differentiation from alternatives, preventing a score of 5.

Agents choose between tools based on descriptions. A clear purpose with a specific verb and resource helps agents select the right tool.

Usage Guidelines2/5

Does the description explain when to use this tool, when not to, or what alternatives exist?

The description provides no guidance on when to use this tool versus alternatives, prerequisites, or specific contexts. It merely restates the tool's function without indicating appropriate scenarios or exclusions, which is insufficient for effective agent decision-making.

Agents often have multiple tools that could apply. Explicit usage guidance like "use X instead of Y when Z" prevents misuse.

Tool Schema Changelog

Recent tool additions, removals, and schema changes observed during successful MCP inspections.

  1. 1 tool update
    • First observedrecommend_tool

TDQS

B3/5.0

Scored across 1 tool

Disambiguation5/5

With only one tool, there is no possibility of ambiguity or overlap between tools, as there are no other tools to confuse it with. The tool's purpose is clearly defined and distinct by default.

Naming Consistency5/5

The single tool name 'recommend_tool' follows a consistent verb_noun pattern, and with only one tool, there is no inconsistency to evaluate. The naming is clear and predictable.

Tool Count2/5

A single tool is too few for most server purposes, as it severely limits functionality and scope. This feels thin and incomplete for a server named 'Fabric MCP Server', which might imply broader capabilities.

Completeness1/5

The server is severely incomplete; with only a recommendation tool, there are obvious gaps in the surface. It lacks any tools to actually execute or manage Fabric patterns, making it impossible for agents to perform core tasks beyond getting advice.

Maintenance

ActivityInactive
ResponsivenessNo issues

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