Pipedream MCP: Das Automatisierungstool, das KI-Assistenten mit Tausenden von APIs verbindet

Pipedream MCP Pipedream ist ein Open-Source-Automatisierungstool, dessen Kernfunktion darin besteht, KI-Assistenten über das Model Context Protocol (MCP) mit über 2.700 Anwendungen und APIs zu verbinden, was es Entwicklern ermöglicht, schnell automatisierte Workflows zu erstellen, die sofort in Produktionsumgebungen funktionieren. Benutzer können die von Pipedream gehosteten MCP-Server direkt nutzen oder Server in ihren eigenen Anwendungen einsetzen. Die Plattform bietet mehr als 10.000 vorgefertigte Tools für Dienste wie Slack, GitHub, Google Sheets und andere, die die API-Integration und das Authentifizierungsmanagement vereinfachen.Pipedream MCP unterstützt die dynamische Tool-Discovery, so dass Tools je nach Benutzeranforderung in Echtzeit geladen werden können. Es bietet außerdem eine sichere OAuth-Authentifizierung und Speicherung von Anmeldeinformationen für Entwickler, um effiziente KI-gesteuerte Anwendungen zu erstellen. Der Code wird auf GitHub gehostet und kann von Entwicklern frei erforscht und angepasst werden.

Funktionsliste

• Verbinden Sie sich mit über 2700 Apps und APIs mit Unterstützung für Slack, GitHub, Notion und mehr.
• Mehr als 10.000 vorgefertigte Tools für Messaging, Datenverarbeitung, Codebereitstellung und mehr.
• Unterstützt die dynamische Werkzeugerkennung und lädt automatisch die benötigten Werkzeuge auf der Grundlage von Benutzerbefehlen.
• Integration mit Pipedream Connect API zur Verwaltung von OAuth-Authentifizierung und API-Anfragen.
• Unterstützt die Bereitstellung von MCP-Servern lokal oder in der Cloud und passt sich flexibel an die Bedürfnisse der Entwickler an.
• Bietet SSE (Server-Sent Events) und HTTP-Transport zur Vereinfachung von Tool-Aufrufen.
• Ermöglicht die Ausführung von Node.js, Python, Golang und Bash-Code für benutzerdefinierte Logik.
• Die Unterstützung des Subagentenmodus vereinfacht die komplexe Werkzeugkonfiguration und behandelt automatisch dynamische Eigenschaften.

Hilfe verwenden

Installation und Einsatz

Pipedream MCP kann auf zwei Arten installiert und bereitgestellt werden: mit einem von Pipedream gehosteten Server oder indem Sie Ihren eigenen Server lokal/in der Cloud erstellen. Im Folgenden finden Sie die detaillierten Schritte:

Einsatz von Managed Servern

1. Interviews https://mcp.pipedream.comEs kann ohne zusätzliche Installation verwendet werden.
2. Erstellen Sie ein Pipedream-Projekt:
   • Melden Sie sich auf der Pipedream-Website an und klicken Sie auf "Projekt erstellen", um ein Projekt zu erstellen.
   • gewinnen PIPEDREAM_CLIENT_IDundPIPEDREAM_CLIENT_SECRET im Gesang antworten PIPEDREAM_PROJECT_ID.
3. Verwenden Sie das Testwerkzeug MCP Inspector:
   • Öffnen Sie MCP Inspector und geben Sie die Anmeldedaten für das Projekt ein.
   • Klicken Sie auf "Werkzeuge auflisten", um die Liste der verfügbaren Werkzeuge anzuzeigen.
4. Verbinden von Anwendungen:
   • Im Serverpfad /external_user_id/app(z.B.. /123/slack), geben Sie eine Benutzer-ID und einen Anwendungsnamen (z. B. Slack) ein.
   • Der Server gibt die Verbindungs-URL zurück und der Benutzer kann das Tool nach Abschluss der OAuth-Authentifizierung aufrufen.

Bauen Sie Ihren eigenen Server

1. Klonen der Codebasis:

   git clone https://github.com/PipedreamHQ/pipedream
   cd pipedream/modelcontextprotocol
   

2. Installieren Sie die Abhängigkeit:

   pnpm install
   

3. Konfigurieren Sie die Umgebungsvariablen:
   • eine Kopie machen von .env.example Datei ist .env.
   • existieren .env Füllen Sie das PIPEDREAM_CLIENT_IDundPIPEDREAM_CLIENT_SECRET im Gesang antworten PIPEDREAM_PROJECT_ID.
   • Optional: Einstellung PD_SDK_DEBUG=true Druckt die API-Anfrage- und Antwortprotokolle.
4. Starten Sie den Server:

   pnpm dev:http
   

   Der Server befindet sich in der http://localhost:3010/:external_user_id/:app Laufen.

5. Bereitstellung mit Docker (optional):

   docker build -t pipedream-connect .
   docker run -d --name pd-mcp -p 3010:3010 --env-file .env pipedream-connect:latest
   

Funktion Betriebsablauf

Verbinden von APIs und Tool-Aufrufen

Das Herzstück von Pipedream MCP ist die Anbindung von KI-Assistenten an externe APIs. So funktioniert es:

1. Anwendung auswählen: in mcp.pipedream.com oder bei einem selbst erstellten Server die Zielanwendung angeben (z. B. die slackundgithub).
2. AuthentifizierungskontoOAuth-Authentifizierung über die vom Server bereitgestellte URL abschließen, um das Benutzerkonto zu binden.
3. Aufrufwerkzeug: Verwenden Sie das Werkzeug zum Aufrufen von Befehlen. Zum Beispiel, um eine Slack-Nachricht zu senden:
   • Geben Sie den Befehl ein:Send a message to #general channel in Slack.
   • Der Server parst den Befehl automatisch, um die Slack-API aufzurufen chat.postMessage Werkzeuge.
4. Dynamische WerkzeugsucheWenn Sie zum Beispiel ein GitHub-Repository abfragen, stellt der Server automatisch ein neues Tool zur Verfügung, das Sie verwenden können. Bei der Abfrage von GitHub-Repositories stellt der Server zum Beispiel automatisch das search_repos Werkzeuge.

Untervertretermodell

Das Subagentenmodell vereinfacht die Konfiguration komplexer Werkzeuge:

1. Werkzeuge werden als ein einziger Befehl eingegeben, z. B. instruction: Add a row to Google Sheets with data: name=John, age=30.
2. Der MCP-Server ruft interne LLM-Verarbeitungsbefehle auf, um Parameter automatisch zu konfigurieren und auszuführen.
3. Die Benutzer müssen die dynamischen Eigenschaften nicht manuell einstellen, was für eine schnelle Entwicklung geeignet ist.

Benutzerdefinierter Code

Entwickler können benutzerdefinierten Code ausführen:

1. Fügen Sie dem Pipedream-Workflow Codeschritte hinzu.
2. Unterstützung für Node.js, Python, Golang oder Bash. z. B. Node.js-Code:

   const slack = require('@pipedreamhq/slack');
   await slack.sendMessage({ channel: '#general', text: 'Hello from MCP!' });
   

3. Speichern Sie den Workflow und führen Sie ihn aus. Der Code wird dann über den MCP-Server ausgeführt.

Inbetriebnahme und Überwachung

• ausnutzen PD_SDK_DEBUG=true Zeigen Sie das API-Anforderungsprotokoll an.
• Überprüfen Sie den Status von Werkzeugaufrufen mit MCP Inspector, um die korrekte Ausführung sicherzustellen.
• Interviews chat.pipedream.com Sehen Sie sich eine Beispielanwendung in einer Produktionsumgebung an.

caveat

• Stellen Sie sicher, dass die Umgebungsvariablen sicher gespeichert werden, um eine Gefährdung der API-Anmeldeinformationen zu vermeiden.
• Selbst erstellte Server müssen die OAuth-Authentifizierung implementieren, um Benutzerdaten zu schützen.
• Gehostete Server sind kostenlos, aber im Subagentenmodus können LLM-Gebühren anfallen (in der Betaphase kostenlos).

Anwendungsszenario

1. Automatisierung der Produktivität
   • Entwickler verbinden Google Calendar und Gmail über MCP, um automatisch Meetings zu planen und Benachrichtigungs-E-Mails zu versenden. Der KI-Assistent erstellt beispielsweise Meetings auf der Grundlage der Kalenderverfügbarkeit und benachrichtigt die Teilnehmer über Google Mail.
2. Datenanalyse
   • Datenanalysten verwenden MCP, um eine Verbindung zu Google Sheets herzustellen und Formulardaten automatisch abzufragen und zu aktualisieren. So extrahiert AI Assistant beispielsweise Verkaufsdaten, erstellt einen Bericht und speichert ihn in einer bestimmten Tabelle.
3. Kundenbetreuung
   • Unternehmen verbinden Slack und CRM-Systeme über MCP, um automatisch auf Kundenanfragen zu antworten und CRM-Datensätze zu aktualisieren. KI-Assistenten beantworten zum Beispiel allgemeine Fragen in Slack und protokollieren neue Tickets in HubSpot.
4. Workflow für Entwickler
   • Entwickler verwenden MCP, um eine Verbindung zu GitHub herzustellen und automatisch Issues zu erstellen oder Code zu überprüfen. Der KI-Assistent erstellt beispielsweise einen GitHub-Issue auf der Grundlage von Commit-Informationen oder führt ein Code-Review-Tool aus.

QA

1. Ist Pipedream MCP kostenlos?
   • MCP-Server, die von Pipedream gehostet werden, sind für einzelne Entwickler kostenlos, es gelten jedoch Nutzungsbeschränkungen. Für selbst gehostete Server fallen keine Kosten an, aber Sie sind für Ihre eigenen Hosting-Kosten verantwortlich.
2. Wie kann ich ein neues Werkzeug hinzufügen?
   • Veröffentlichen Sie benutzerdefinierte Werkzeuge im Pipedream-Arbeitsbereich und laden Sie sie in die öffentliche Registrierung hoch. Der Server lädt das neue Werkzeug automatisch oder durch dynamische Erkennung.
3. Welche Programmiersprachen werden unterstützt?
   • Unterstützung für Node.js, Python, Golang und Bash, mit der Möglichkeit, Pakete für die entsprechende Sprache zu importieren, um individuelle Anforderungen zu erfüllen.
4. Wie werden die Nutzerdaten geschützt?
   • Pipedream MCP verwendet eine isolierte Speicherung von Anmeldeinformationen und OAuth-Authentifizierung, um die Sicherheit der Benutzerdaten zu gewährleisten. Selbst erstellte Server müssen OAuth selbst implementieren.