Pipedream MCP: a ferramenta de automação que conecta assistentes de IA a milhares de APIs

Pipedream MCP A Pipedream é uma ferramenta de automação de código aberto cuja função principal é conectar assistentes de IA a mais de 2.700 aplicativos e APIs por meio do protocolo de contexto de modelo (MCP), que permite aos desenvolvedores criar rapidamente fluxos de trabalho automatizados que funcionam imediatamente em ambientes de produção. Os usuários podem usar diretamente os servidores MCP hospedados pela Pipedream ou implantar servidores em seus próprios aplicativos. A plataforma oferece mais de 10.000 ferramentas pré-criadas em serviços como Slack, GitHub, Google Sheets e outros, simplificando a integração de API e o gerenciamento de autenticação. O Pipedream MCP oferece suporte à descoberta dinâmica de ferramentas, permitindo que elas sejam carregadas em tempo real com base na demanda do usuário. Ele também oferece autenticação OAuth segura e armazenamento de credenciais para que os desenvolvedores criem aplicativos eficientes orientados por IA. O código está hospedado no GitHub e os desenvolvedores podem explorar e personalizar livremente.

Lista de funções

• Conecte-se a mais de 2700 aplicativos e APIs com suporte para Slack, GitHub, Notion e muito mais.
• Mais de 10.000 ferramentas pré-construídas que abrangem mensagens, manipulação de dados, implementação de código e muito mais.
• Oferece suporte à descoberta dinâmica de ferramentas, carregando automaticamente as ferramentas necessárias com base nos comandos do usuário.
• Integração com o Pipedream Connect API para gerenciar a autenticação OAuth e as solicitações de API.
• Oferece suporte à implementação de servidores MCP localmente ou na nuvem, adaptando-se de forma flexível às necessidades dos desenvolvedores.
• Fornece SSE (Server-Sent Events) e transporte HTTP para simplificar as chamadas de ferramentas.
• Permite que você execute códigos Node.js, Python, Golang e Bash para lógica personalizada.
• O suporte ao modo de subagente simplifica a configuração complexa da ferramenta e lida automaticamente com propriedades dinâmicas.

Usando a Ajuda

Instalação e implementação

O Pipedream MCP é instalado e implementado de duas maneiras: usando um servidor hospedado pela Pipedream ou criando seu próprio servidor localmente/na nuvem. Veja abaixo as etapas detalhadas:

Uso de servidores gerenciados

1. entrevistas https://mcp.pipedream.comEle pode ser usado sem instalação adicional.
2. Crie um projeto do Pipedream:
   • Faça login no site do Pipedream e clique em "Create Project" (Criar projeto) para gerar um projeto.
   • ganho PIPEDREAM_CLIENT_IDePIPEDREAM_CLIENT_SECRET responder cantando PIPEDREAM_PROJECT_ID.
3. Use a ferramenta de teste MCP Inspector:
   • Abra o MCP Inspector e insira as credenciais do projeto.
   • Clique em "List Tools" para ver a lista de ferramentas disponíveis.
4. Conexão de aplicativos:
   • No caminho do servidor /external_user_id/app(por exemplo /123/slack), insira um ID de usuário e um nome de aplicativo (como Slack).
   • O servidor retorna o URL de conexão e o usuário pode invocar a ferramenta depois de concluir a autenticação OAuth.

Crie seu próprio servidor

1. Clonagem da base de código:

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

2. Instale a dependência:

   pnpm install
   

3. Configurar variáveis de ambiente:
   • fazer uma cópia de .env.example arquivo é .env.
   • existir .env Preencha o PIPEDREAM_CLIENT_IDePIPEDREAM_CLIENT_SECRET responder cantando PIPEDREAM_PROJECT_ID.
   • Opcional: Configuração PD_SDK_DEBUG=true Imprime os registros de solicitação e resposta da API.
4. Inicie o servidor:

   pnpm dev:http
   

   O servidor estará no http://localhost:3010/:external_user_id/:app Em execução.

5. Implante com o Docker (opcional):

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

Função Fluxo de operação

Conexão de APIs e chamadas de ferramentas

No centro do Pipedream MCP está a conexão de assistentes de IA a APIs externas:

1. Selecionar aplicativo: em mcp.pipedream.com ou em um servidor de criação própria, especifique o aplicativo de destino (por exemplo, o slackegithub).
2. conta de autenticaçãoAutenticação OAuth completa por meio do URL fornecido pelo servidor para vincular a conta do usuário.
3. ferramenta de invocaçãoUse a ferramenta de invocação de comando. Por exemplo, para enviar uma mensagem do Slack:
   • Digite o comando:Send a message to #general channel in Slack.
   • O servidor analisa automaticamente o comando para chamar a API do Slack chat.postMessage Ferramentas.
4. Descoberta de ferramentas dinâmicasPor exemplo, ao consultar um repositório do GitHub, o servidor fornece automaticamente uma nova ferramenta para você usar. Por exemplo, ao consultar um repositório do GitHub, o servidor fornece automaticamente a ferramenta search_repos Ferramentas.

modelo de subagente

O modelo de subagente simplifica a configuração de ferramentas complexas:

1. As ferramentas são inseridas como um único comando, como instruction: Add a row to Google Sheets with data: name=John, age=30.
2. O servidor MCP invoca comandos internos de processamento do LLM para configurar automaticamente os parâmetros e executá-los.
3. Os usuários não precisam definir propriedades dinâmicas manualmente, o que é adequado para o desenvolvimento rápido.

Código personalizado

Os desenvolvedores podem executar códigos personalizados:

1. Adicione etapas de código ao fluxo de trabalho do Pipedream.
2. Suporte para Node.js, Python, Golang ou Bash. Por exemplo, código Node.js:

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

3. Salve e execute o fluxo de trabalho e o código será executado por meio do servidor MCP.

Comissionamento e monitoramento

• fazer uso de PD_SDK_DEBUG=true Exibir o registro de solicitações da API.
• Verifique o status das chamadas de ferramenta com o MCP Inspector para garantir a execução correta.
• entrevistas chat.pipedream.com Visualize um aplicativo de amostra em um ambiente de produção.

advertência

• Certifique-se de que as variáveis de ambiente sejam armazenadas de forma segura para evitar o comprometimento das credenciais da API.
• Os servidores criados pelo próprio usuário precisam implementar a autenticação OAuth para proteger os dados do usuário.
• Os servidores hospedados são gratuitos, mas o modo de subagente pode incorrer em cobranças de LLM (gratuito na versão beta).

cenário do aplicativo

1. Automação da produtividade
   • Os desenvolvedores conectam o Google Calendar e o Gmail por meio do MCP para agendar reuniões automaticamente e enviar e-mails de notificação. Por exemplo, o AI Assistant cria reuniões com base na disponibilidade do calendário e notifica os participantes pelo Gmail.
2. análise de dados
   • Os analistas de dados usam o MCP para se conectar ao Google Sheets para consultar e atualizar automaticamente os dados do formulário. Por exemplo, o AI Assistant extrai dados de vendas, gera um relatório e os armazena em uma tabela específica.
3. Suporte ao cliente
   • As organizações conectam os sistemas Slack e CRM por meio do MCP para responder automaticamente às consultas dos clientes e atualizar os registros de CRM. Por exemplo, os assistentes de IA respondem a perguntas comuns no Slack e registram novos tíquetes no HubSpot.
4. Fluxo de trabalho do desenvolvedor
   • Os desenvolvedores usam o MCP para se conectar ao GitHub e criar automaticamente problemas ou revisar códigos. Por exemplo, o AI Assistant gera um problema no GitHub com base em informações de confirmação ou executa uma ferramenta de revisão de código.

QA

1. O Pipedream MCP é gratuito?
   • Os servidores MCP hospedados pela Pipedream são gratuitos para desenvolvedores individuais, mas há restrições de uso. Não há custo para servidores auto-hospedados, mas você é responsável por seus próprios custos de hospedagem.
2. Como faço para adicionar uma nova ferramenta?
   • Publique ferramentas personalizadas no espaço de trabalho do Pipedream e carregue-as no registro público. O servidor carrega a nova ferramenta automaticamente ou por meio de descoberta dinâmica.
3. Quais linguagens de programação são compatíveis?
   • Suporte para Node.js, Python, Golang e Bash, com a capacidade de importar pacotes para a linguagem apropriada para atender aos requisitos personalizados.
4. Como os dados do usuário são protegidos?
   • O Pipedream MCP usa o armazenamento isolado de credenciais e a autenticação OAuth para garantir a segurança dos dados do usuário. Os servidores auto-construídos são necessários para implementar o OAuth por conta própria.