Dimetrics, Werkportal & PPMC MCP Server - Multi-API Integration

Ein Model Context Protocol (MCP) Server der Dimetrics, Werkportal und PPMC APIs unterstützt.

🎯 Services

Dimetrics MCP Server

• Port: 5201
• API: https://dimetrics.api.nc.released.services/api
• Container: dimetrics-mcp-server

Werkportal MCP Server

• Port: 5202
• API: https://werkportal.api.nc.released.services/api
• Container: werkportal-mcp-server

PPMC MCP Server

• Port: 5203
• API: https://ppmc.api.nc.released.services/api
• Container: ppmc-mcp-server

🚀 Verwendung

# Alle Services starten
docker-compose up -d

# Einzelne Services
docker-compose up -d dimetrics-mcp-server
docker-compose up -d werkportal-mcp-server
docker-compose up -d ppmc-mcp-server

# Kombinationen
docker-compose up -d dimetrics-mcp-server werkportal-mcp-server

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Dimetrics MCP Server - Vollständige API-Integration

Ein Model Context Protocol (MCP) Server basierend auf dem offiziellen FastMCP Python SDK, der eine vollständige Integration mit der Dimetrics Web-API bietet. Ermöglicht GitHub Copilot die natürlichsprachige Verwaltung von Apps, Services, Resources, Attributen und echten Daten.

✨ Features

• 🏗️ App Management: Vollständiges CRUD für Apps
• ⚙️ Service Management: Vollständiges CRUD für Services mit App-Verknüpfung
• 📊 Resource Management: Vollständiges CRUD für Resources mit Service-Verknüpfung
• 🔧 Attribute Management: Vollständiges CRUD für Attribute mit 25+ unterstützten Typen
• 💾 Generics API (Data CRUD): Vollständiges CRUD für echte Daten in Resources
• 🔍 Erweiterte Abfragen: Directus-ähnliche Filter, Aggregationen, Volltext-Suche
• 🚀 FastMCP Integration: Basiert auf dem offiziellen MCP Python SDK
• 🔑 Flexible Authentifizierung: Token-basierte API-Authentifizierung
• 📋 Natürlichsprachliche Steuerung: GitHub Copilot Integration

🛠️ Verfügbare Tools (35 Tools)

📱 App Management

Tool	Beschreibung	Parameter
create_app	Erstellt eine neue App	name, description, prefix
list_apps	Listet alle Apps auf	search, page_size, page, limit
get_app_details	Holt App-Details	object_id
update_app	Aktualisiert eine App	object_id, name, description, prefix
delete_app	Löscht eine App	object_id

📂 Category Management

Tool	Beschreibung	Parameter
create_category	Erstellt eine neue Category	name, description, prefix
list_categories	Listet alle Categories auf	search, page_size, page, limit
get_category_details	Holt Category-Details	object_id
update_category	Aktualisiert eine Category	object_id, name, description, prefix
delete_category	Löscht eine Category	object_id

⚙️ Service Management

Tool	Beschreibung	Parameter
create_service	Erstellt einen neuen Service	name, app_space, description, title, icon, etc.
list_services	Listet alle Services auf	search, page_size, page, limit
get_service_details	Holt Service-Details	object_id
update_service	Aktualisiert einen Service	object_id, name, title, description, etc.
delete_service	Löscht einen Service	object_id

📊 Resource Management

Tool	Beschreibung	Parameter
create_resource	Erstellt eine neue Resource	name, service, description, title, icon, etc.
list_resources	Listet alle Resources auf	search, page_size, page, limit
get_resource_details	Holt Resource-Details	object_id
update_resource	Aktualisiert eine Resource	object_id, name, title, description, etc.
delete_resource	Löscht eine Resource	object_id

🔧 Attribute Management

Tool	Beschreibung	Parameter
list_attributes	Listet Attribute einer Resource	resource_name, search, page_size, page
get_attribute_details	Holt Attribut-Details	resource_name, attribute_id
create_attribute	Erstellt ein neues Attribut	resource_name, name, attribute_type, etc.
update_attribute	Aktualisiert ein Attribut	resource_name, attribute_id, name, etc.
delete_attribute	Löscht ein Attribut	resource_name, attribute_id
create_attributes_bulk	Erstellt mehrere Attribute	resource_name, attributes_json

💾 Generics API (Data CRUD)

Tool	Beschreibung	Parameter
list_generic_entries	Listet Einträge mit Filter/Aggregation	resource_name, search, directus_filter_json, aggregate_json, etc.
create_generic_entry	Erstellt einen neuen Eintrag	resource_name, entry_data_json
get_generic_entry	Holt einen spezifischen Eintrag	resource_name, entry_id
update_generic_entry	Aktualisiert einen Eintrag (PATCH)	resource_name, entry_id, update_data_json
delete_generic_entry	Löscht einen Eintrag	resource_name, entry_id, confirm_deletion

🎯 Erweiterte Features

Directus-ähnliche Filter

# Beispiele für directus_filter_json
'{"state": {"_eq": "ok"}}'                              # Gleichheit
'{"amount": {"_gte": 10}}'                              # Größer gleich
'{"name": {"_contains": "Marathon"}}'                   # Textsuche
'{"_and": [{"state": {"_eq": "ok"}}, {"amount": {"_gte": 25}}]}'  # UND-Verknüpfung

Aggregationen

# Beispiele für aggregate_json
'{"sum": "amount"}'                                     # Summe
'{"count": "name"}'                                     # Anzahl
'{"avg": "distance_km"}'                                # Durchschnitt
'{"sum": "amount", "count": "name", "avg": "amount"}'   # Mehrere gleichzeitig

Volltext-Suche

# search Parameter
search="Marathon"        # Sucht in allen Textfeldern
search="Dauerlauf"       # Findet passende Einträge

🚀 Schnellstart

1. Installation

# Abhängigkeiten installieren
pip install -r requirements.txt

2. Konfiguration

# .env Datei erstellen
cp .env.example .env

# API-Zugangsdaten eintragen
DIMETRICS_API_URL=https://dimetrics.api.nc.released.services/api
DIMETRICS_API_KEY=your_token_here

3. Tests

# Grundfunktionalität testen
python3 test_minimal_new.py

# CRUD-Operationen testen
python3 test_generics_crud.py

# MCP-Tools testen  
python3 test_mcp_generics_crud.py

# Aggregationen und Filter testen
python3 test_aggregations.py
python3 test_directus_filters.py

4. MCP Server starten

# Server starten
python3 -m dimetrics_mcp_server

# Mit uv (falls installiert)
uv run mcp dev dimetrics_mcp_server/__main__.py

5. GitHub Copilot Integration

{
  "mcpServers": {
    "dimetrics": {
      "command": "python3",
      "args": ["-m", "dimetrics_mcp_server"],
      "cwd": "/path/to/dimetrics-mcp-server",
      "env": {
        "DIMETRICS_API_URL": "https://dimetrics.api.nc.released.services/api",
        "DIMETRICS_API_KEY": "your_token_here"
      }
    }
  }
}

📈 Projekt-Status

✅ Vollständig Implementiert

• Apps Management: Alle CRUD-Operationen funktional
• Categories Management: Alle CRUD-Operationen funktional
• Services Management: Alle CRUD-Operationen funktional
• Resources Management: Alle CRUD-Operationen funktional
• Attributes Management: Alle CRUD-Operationen funktional
• Generics API: Vollständiges CRUD mit erweiterten Features
• Filter-System: Directus-kompatible Filter
• Aggregationen: Sum, Count, Average und mehr
• Volltext-Suche: Durchsuchung aller Textfelder

🎯 Erfolgreiche Test-Implementierung

Das System wurde mit einer vollständigen Lauftagebuch-App getestet:

App: Lauftagebuch
├── Service: Laufaktivitäten  
    └── Resource: Läufe
        ├── name (INPUT_FIELD)
        ├── state (DROPDOWN_FIELD)
        ├── distance_km (NUMERIC_FIELD)
        ├── duration_minutes (NUMERIC_FIELD)
        ├── date_created (TIMESTAMP_FIELD)
        ├── notes (TEXT_FIELD)
        ├── weather (DROPDOWN_FIELD)
        └── amount (NUMERIC_FIELD)

Erfolgreiche CRUD-Tests:

• ✅ Erstellung von Einträgen mit allen Attributen
• ✅ Filtern nach Status, Distanz, Datum
• ✅ Aggregationen (Summe der Distanzen, Durchschnitt, etc.)
• ✅ Updates von Einträgen (PATCH)
• ✅ Sichere Löschung mit Bestätigung
• ✅ Volltext-Suche in Namen und Notizen

📚 Dokumentation

• GENERICS_CRUD.md: Vollständige CRUD-Dokumentation mit Beispielen
• AGGREGATIONS_SEARCH.md: Filter, Aggregationen und Suche
• DIRECTUS_FILTERS.md: Directus-Filter Referenz
• Lauftagebuch_Documentation.md: Test-App Dokumentation

🔧 Technische Details

Architektur

• FastMCP: Offizieller MCP Python SDK
• httpx: Asynchroner HTTP Client für API-Kommunikation
• pydantic: Datenvalidierung und -serialisierung
• python-dotenv: Umgebungsvariablen Management

API-Endpunkte

• Apps: /api/apps/
• Categories: /api/categories/
• Services: /api/services/
• Resources: /api/resources/
• Attributes: /api/attributes/{resource_name}/
• Generics: /api/generics/{resource_name}/

Authentifizierung

headers = {
    "Authorization": f"Token {api_key}",
    "Content-Type": "application/json"
}

🤝 Verwendung mit GitHub Copilot

Beispiel-Prompts

# App-Verwaltung
"Erstelle eine App namens 'Projektmanagement'"
"Liste alle Apps auf"
"Lösche die App mit ID abc-123"

# Service-Verwaltung  
"Erstelle einen Service 'Tasks' in der App 'Projektmanagement'"
"Aktualisiere den Service-Titel zu 'Aufgaben'"

# Resource-Verwaltung
"Erstelle eine Resource 'Tickets' im Service 'Tasks'"
"Liste alle Resources auf"

# Daten-Management
"Erstelle einen neuen Laufeintrag mit 5km Distanz"
"Zeige alle Läufe über 10km"
"Berechne die Gesamtdistanz aller Läufe"
"Lösche den Eintrag mit ID xyz-789"

🚨 Wichtige Hinweise

Sicherheitsfeatures

• Lösch-Bestätigung: Alle DELETE-Operationen erfordern explizite Bestätigung
• Datenvalidierung: Vollständige Validierung aller Ein- und Ausgaben
• Fehlerbehandlung: Umfassende Fehlerbehandlung mit aussagekräftigen Meldungen

Bekannte Einschränkungen

• Attribut-Details (get_attribute_details): API-Berechtigungsproblem (403 Forbidden)
• Namens-Validierung: Dimetrics API lehnt lange Namen mit Underscores ab
• Prefix-Limite: Maximal 5 Zeichen für automatisch generierte Prefixes

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Status: 🟢 Production Ready - Vollständige API-Integration mit 35 funktionalen Tools

4. Server starten

# MCP Server starten
python3 -m dimetrics_mcp_server

🔧 GitHub Copilot Integration

Fügen Sie diese Konfiguration zu Ihrem MCP Client hinzu:

{
  "mcpServers": {
    "dimetrics": {
      "command": "python3",
      "args": ["-m", "dimetrics_mcp_server"],
      "cwd": "/path/to/mcp-server",
      "env": {
        "DIMETRICS_API_URL": "https://dimetrics.api.nc.released.services/api",
        "DIMETRICS_API_KEY": "your_token_here"
      }
    }
  }
}

💬 Beispiel-Anweisungen

"Erstelle eine App namens 'Stromverträge' mit dem Prefix 'power_'"

"Liste alle Apps auf, die 'MCP' enthalten"

"Zeige mir die Details der App mit ID xyz"

"Lösche die App mit der ID xyz"

🏗️ API Struktur

Der Server interagiert mit folgenden Dimetrics API Endpunkten:

# App erstellen
POST /apps/
{
  "name": "App Name",
  "title": "App Name", 
  "prefix": "app_",
  "description": "Beschreibung"
}

# Apps auflisten  
GET /apps/?search=suchbegriff

# App Details
GET /apps/{object_id}

# App löschen
DELETE /apps/{object_id}/

🧪 Entwicklung

Tests ausführen

# Minimaler Test (ohne API)
python3 test_minimal_new.py

# Vollständiger API Test
python3 test_dimetrics_api.py

Neue Tools hinzufügen

1. Erweitern Sie api_client.py für neue API-Endpunkte
2. Fügen Sie neue @mcp.tool() Funktionen in __main__.py hinzu
3. Testen Sie mit den Testskripten

� Basiert auf

• MCP Python SDK
• FastMCP Framework

📝 Nächste Schritte

Dieses minimale Beispiel kann schrittweise erweitert werden um:

• 📊 Tabellen Management (create_table, list_tables)
• 🔧 Attribut Management (create_attribute, list_attributes)
• 💾 Daten Management (CRUD-Operationen)
• 🎯 Erweiterte Features (Bulk-Operationen, Templates)

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🎯 Status: Minimal-Implementation abgeschlossen
✅ App Management funktionsfähig
🔧 Bereit für schrittweise Erweiterung