Devhub Cms Mcp

Созданоdevhubdevhub

Интеграция DevHub CMS LLM через Протокол Контекста Модели

Обзор

Что такое DevHub CMS MCP?

DevHub CMS MCP (Протокол Модели Контекста Системы Управления Контентом) — это инновационная платформа, разработанная для интеграции больших языковых моделей (LLM) в системы управления контентом. Эта интеграция позволяет пользователям использовать передовые возможности ИИ для создания, управления и оптимизации контента, улучшая общий пользовательский опыт и эффективность рабочих процессов с контентом.

Особенности DevHub CMS MCP

  • Интеграция LLM: Бесшовная интеграция с различными большими языковыми моделями для предоставления интеллектуальных предложений по контенту и автоматизации.
  • Удобный интерфейс: Разработан с чистым и интуитивно понятным интерфейсом, который упрощает задачи управления контентом.
  • Настраиваемые рабочие процессы: Предлагает настраиваемые рабочие процессы для адаптации к различным стратегиям контента и структурам команд.
  • Совместная работа в реальном времени: Позволяет нескольким пользователям сотрудничать в реальном времени, улучшая командную работу и продуктивность.
  • Аналитика и отчетность: Предоставляет углубленные инструменты аналитики и отчетности для отслеживания производительности контента и вовлеченности пользователей.
  • Безопасность и соответствие: Обеспечивает безопасность данных и соответствие отраслевым стандартам, защищая информацию пользователей и целостность контента.

Как использовать DevHub CMS MCP

  1. Зарегистрируйтесь: Создайте учетную запись на платформе DevHub для доступа к CMS.
  2. Настройте свое рабочее пространство: Настройте свое рабочее пространство, добавив членов команды и определив роли.
  3. Интегрируйте LLM: Подключите предпочитаемые большие языковые модели, чтобы начать использовать предложения по контенту на основе ИИ.
  4. Создайте контент: Используйте интуитивный редактор для создания, редактирования и управления вашим контентом. Используйте предложения ИИ для улучшения вашего письма.
  5. Сотрудничайте: Пригласите членов команды для совместной работы над контентом в реальном времени, предоставляя обратную связь и внося правки по мере необходимости.
  6. Анализируйте производительность: Используйте инструменты аналитики для мониторинга производительности контента и принятия решений на основе данных для будущих стратегий контента.

Часто задаваемые вопросы

В: Какие типы контента я могу создать с помощью DevHub CMS MCP?

О: Вы можете создавать широкий спектр контента, включая блоги, статьи, целевые страницы и многое другое, все с улучшениями от предложений ИИ.

В: Подходит ли DevHub CMS MCP для малого бизнеса?

О: Да, DevHub CMS MCP разработан с учетом масштабируемости и может эффективно использоваться как малыми предприятиями, так и крупными корпорациями.

В: Как работает интеграция LLM?

О: Интеграция LLM позволяет CMS предоставлять контекстно-зависимые предложения и автоматизации на основе создаваемого контента, улучшая эффективность и креативность.

В: Могу ли я настроить рабочие процессы в DevHub CMS MCP?

О: Абсолютно! Вы можете настраивать рабочие процессы в соответствии с конкретными потребностями вашей команды и стратегиями контента.

В: Существует ли мобильная версия DevHub CMS MCP?

О: Да, DevHub CMS MCP доступен на мобильных устройствах, что позволяет вам управлять своим контентом на ходу.

В: Какие меры безопасности предусмотрены?

О: DevHub CMS MCP реализует надежные протоколы безопасности для защиты данных пользователей и обеспечения соответствия отраслевым стандартам.

Деталь

DevHub CMS MCP

smithery badge

A Model Context Protocol (MCP) integration for managing content in the DevHub CMS system.

Installation

You will need the uv package manager installed on your local system.

Manual configuration of Claude Desktop

To use this server with the Claude Desktop app, add the following configuration to the "mcpServers" section of your claude_desktop_config.json:

{
    "mcpServers": {
        "devhub_cms_mcp": {
            "command": "uvx",
            "args": [
                "devhub-cms-mcp"
            ],
            "env": {
                "DEVHUB_API_KEY": "YOUR_KEY_HERE",
                "DEVHUB_API_SECRET": "YOUR_SECRET_HERE",
                "DEVHUB_BASE_URL": "https://yourbrand.cloudfrontend.net"
            }
        }
    }
}

After updating the config, restart Claude Desktop.

Manual configuration for Cursor

This MCP can also be used in cursor with a similar configuration from above added to your Cursor global environment or to individual projects.

Examples here

Installing via Claude Code

Claude Code's command line supports MCP installs.

You can add the devhub-cms-mcp by updating the environment variables below

claude mcp add devhub-cms-mcp \
    -e DEVHUB_API_KEY=YOUR_KEY_HERE \
    -e DEVHUB_API_SECRET=YOUR_SECRET_HERE \
    -e DEVHUB_BASE_URL=https://yourbrand.cloudfrontend.net \
    -- uvx devhub-cms-mcp

Installing via Smithery

To install DevHub CMS MCP for Claude Desktop automatically via Smithery:

npx -y @smithery/cli install @devhub/devhub-cms-mcp --client claude

Local development

Clone the repo (or your fork)

git clone git@github.com:devhub/devhub-cms-mcp.git

Manual configuration of Claude Desktop

To use this server with the Claude Desktop app for local development, add the following configuration to the "mcpServers" section of your claude_desktop_config.json:

{
    "mcpServers": {
        "devhub_cms_mcp": {
            "command": "uv",
            "args": [
                "--directory",
                "/YOUR/LOCAL/PATH/devhub-cms-mcp/",
                "run",
                "main.py"
            ],
            "env": {
                "DEVHUB_API_KEY": "YOUR_KEY_HERE",
                "DEVHUB_API_SECRET": "YOUR_SECRET_HERE",
                "DEVHUB_BASE_URL": "https://yourbrand.cloudfrontend.net"
            }
        }
    }
}

After updating the config, restart Claude Desktop.

Configuration for running with uv directly

This MCP requires the following environment variables to be set:

export DEVHUB_API_KEY="your_api_key"
export DEVHUB_API_SECRET="your_api_secret"
export DEVHUB_BASE_URL="https://yourbrand.cloudfrontend.net"

Then run the MCP

uv run main.py

Available Tools

This MCP provides the following tools for interacting with DevHub CMS:

Business and Location Management

  • get_businesses(): Gets all businesses within the DevHub account. Returns a list of businesses with their IDs and names.
  • get_locations(business_id): Gets all locations for a specific business. Returns detailed location information including address, coordinates, and URLs.
  • get_hours_of_operation(location_id, hours_type='primary'): Gets the hours of operation for a specific DevHub location. Returns a structured list of time ranges for each day of the week.
  • update_hours(location_id, new_hours, hours_type='primary'): Updates the hours of operation for a DevHub location.
  • get_nearest_location(business_id, latitude, longitude): Finds the nearest DevHub location based on geographic coordinates.
  • site_from_url(url): Gets the DevHub site ID and details from a URL. Returns site ID, URL, and associated location IDs.

Content Management

  • get_blog_post(post_id): Retrieves a single blog post by ID, including its title, date, and HTML content.
  • create_blog_post(site_id, title, content): Creates a new blog post. The content should be in HTML format and should not include an H1 tag.
  • update_blog_post(post_id, title=None, content=None): Updates an existing blog post's title and/or content.

Media Management

  • upload_image(base64_image_content, filename): Uploads an image to the DevHub media gallery. Supports webp, jpeg, and png formats. The image must be provided as a base64-encoded string.

Usage with LLMs

This MCP is designed to be used with Large Language Models that support the Model Context Protocol. It allows LLMs to manage content in DevHub CMS without needing direct API access integrated into the LLM natively.

Testing

This package includes a test suite with mocked requests to the DevHub API, allowing you to test the functionality without making actual API calls.

Running Tests

To run the tests, first install the package with test dependencies:

uv pip install -e ".[test]"

Run the tests with pytest:

uv run pytest

For more detailed output and test coverage information:

uv run pytest -v --cov=devhub_cms_mcp

Test Structure

  • tests/devhub_cms_mcp/test_mcp_integration.py: Tests for MCP integration endpoints

Конфигурация сервера

{
  "mcpServers": {
    "devhub-cms-mcp": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "ghcr.io/metorial/mcp-container--devhub--devhub-cms-mcp--devhub-cms-mcp",
        "devhub-cms-mcp"
      ],
      "env": {
        "DEVHUB_API_KEY": "devhub-api-key",
        "DEVHUB_API_SECRET": "devhub-api-secret",
        "DEVHUB_BASE_URL": "devhub-base-url"
      }
    }
  }
}

Информация о проекте

Автор
devhub
Создано
Jun 27, 2025
Звезда
3
Язык
Python
Теги
-

Devhub Cms Mcp Альтернатива

В качестве альтернативы Devhub Cms Mcp которую вы можете рассмотреть, мы предлагаем сайты, разделённые по категориям.

Реализация Протокола Контекста Модели (MCP) для Opik, обеспечивающая бесшовную интеграцию с IDE и единый доступ к подсказкам, проектам, трассам и метрикам.

Специализированная серверная реализация Протокола Контекста Модели (MCP), разработанная для интеграции с рабочим процессом разработки CircleCI. Этот проект служит мостом между инфраструктурой CircleCI и Протоколом Контекста Модели, позволяя улучшить опыт разработки с использованием ИИ.

Сервер протокола контекста модели (MCP), который предоставляет инструменты на блокчейне для LLM, позволяя им взаимодействовать с сетью Base и API Coinbase.

Протокол сервера контекста модели аксиомы

Это похоже на v0, но в вашем Cursor/WindSurf/Cline. 21-й разработка сервера Magic MCP для работы с вашим фронтендом, как Magic.

APIMatic Validator MCP Сервер для проверки спецификаций OpenAPI через API APIMatic с использованием MCP

MCP Кодовый Исполнитель — это сервер MCP, который позволяет LLM выполнять Python-код в заданной среде Conda.

MCP Terminal — это сервер управления терминалом, основанный на MCP (Протокол контекста модели), специально разработанный для интеграции с крупными языковыми моделями (LLM) и AI помощниками. Он предоставляет стандартизированный интерфейс, позволяющий AI выполнять команды терминала и получать результаты вывода.

Посмотреть ещё >>