AI Client Setup für Proffix Px5

Claude Desktop Setup für Forterro Proffix Px5

Option 1: One-Click Installation (Empfohlen) 🎯

1. Kostenlosen API Key anfordern
   Besuche https://mcp.pfx.ch/request-api-key.html und fordere deinen kostenlosen API Key an. Du erhältst ihn per E-Mail.
2. MCPB Bundle herunterladen
   Download: pfx-mcp-server.mcpb
   
   ✨ Was ist ein MCPB Bundle?
   Ein MCPB (Model Context Protocol Bundle) ist ein Installationspaket, das alle benötigten Dateien und Konfigurationen enthält. Claude Desktop kann diese direkt installieren - kein manuelles Konfigurieren nötig!
3. MCPB Bundle installieren
   
   • In Claude Desktop: Einstellungen → Erweiterungen → Erweiterte Einstellungen (Bereich Extension Developer)
   • Erweiterung installieren… wählen und die heruntergeladene pfx-mcp-server.mcpb Datei auswählen – den Anweisungen folgen
   • Gib deine Proffix Credentials ein:
     • API Key: Dein pfx MCP API Key (Format: pfx_abc123...)
     • Username: Dein Proffix Px5 Username
     • Password: Dein Proffix Px5 Passwort
     • URL: Deine Proffix Px5 Server URL
     • Port: Dein Proffix Px5 Port (z.B. 11011)
     • Database: Deine Proffix Px5 Datenbank
   • Klicke auf "Install"
   • Fertig! ✅
4. Claude Desktop neu starten
   Schließe Claude Desktop komplett und starte es neu
5. Proffix Px5 AI/KI Integration testen
   Frage Claude nach Proffix Px5 Daten:

   Kannst du mir alle Adressen aus Proffix Px5 zeigen?
   Zeige mir Details für Kunde mit AdressNr 1001 aus Proffix
   Liste alle verfügbaren Proffix Px5 Operationen auf
   Erstelle einen Bericht über die Top 10 Kunden in Proffix Px5

Option 2: Manuelle Installation (Fortgeschritten) ⚙️

Für andere MCP-Clients oder erweiterte Konfiguration

1. Kostenlosen API Key anfordern
   Besuche https://mcp.pfx.ch/request-api-key.html und fordere deinen kostenlosen API Key an. Du erhältst ihn per E-Mail.
2. Config-Datei öffnen
   
   Windows macOS Linux
   Pfad: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json
   Schnellzugriff: Win + R → %APPDATA%\Claude
   Pfad: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
   Terminal: open ~/Library/Application\ Support/Claude/
   Pfad: ~/.config/Claude/claude_desktop_config.json
   Terminal: nano ~/.config/Claude/claude_desktop_config.json
3. MCP Bridge-Script für Proffix Px5 herunterladen
   Lade das Bridge-Script herunter: mcp-http-bridge.txt
   ⚠️ Wichtig: Benenne die heruntergeladene Datei von mcp-http-bridge.txt zu mcp-http-bridge.js um
   Windows macOS Linux
   Empfohlener Pfad: C:\mcp\mcp-http-bridge.js
   Ordner erstellen: Erstelle den Ordner C:\mcp\ falls nicht vorhanden
   Empfohlener Pfad: ~/mcp/mcp-http-bridge.js
   Terminal: mkdir -p ~/mcp && mv ~/Downloads/mcp-http-bridge.txt ~/mcp/mcp-http-bridge.js
   Empfohlener Pfad: ~/mcp/mcp-http-bridge.js
   Terminal: mkdir -p ~/mcp && mv ~/Downloads/mcp-http-bridge.txt ~/mcp/mcp-http-bridge.js
   ℹ️ Warum ein Bridge-Script für Proffix Px5?
   Claude Desktop unterstützt nur stdio-Transport. Das Bridge-Script konvertiert stdio zu HTTP für die Proffix Px5 MCP API.
   📝 Hinweis: Die Datei wird als .txt bereitgestellt, um Server-Restriktionen zu umgehen. Nach dem Download einfach zu .js umbenennen.
4. Proffix Px5 Konfiguration hinzufügen (mit API Key)
   Füge folgende Proffix Px5 MCP Konfiguration ein:

   Kopieren{
     "mcpServers": {
       "pfx-mcp": {
         "command": "node",
         "args": [
           "C:\\mcp\\mcp-http-bridge.js",
           "https://mcp.pfx.ch/api/server"
         ],
         "env": {
           "HTTP_AUTHORIZATION": "Bearer IHR_API_KEY",
           "PROFFIX_USERNAME": "IHR_USERNAME",
           "PROFFIX_PASSWORD": "IHR_PASSWORT",
           "PROFFIX_URL": "https://ihr-proffix-server.com",
           "PROFFIX_PORT": "IHR_PORT",
           "PROFFIX_DATABASE": "IHRE_DATENBANK"
         }
       }
     }
   }

   🔑 Wichtig: Ersetze IHR_API_KEY mit deinem kostenlosen API Key (Format: pfx_abc123...xyz789)
5. Zugangsdaten konfigurieren
   
   ✏️ Ersetze folgende Werte:

   • DEIN_API_KEY_HIER → Dein API Key (Format: pfx_abc123...)
   • dein-user → Dein Proffix Px5 Username
   • dein-passwort → Dein Proffix Px5 Passwort
   • https://dein-proffix.com → Deine Proffix Px5 Server URL
   • dein-port → Dein Proffix Px5 Port (z.B. 11011)
   • deine-db → Deine Proffix Px5 Datenbank
6. Claude Desktop neu starten
   Schliesse Claude Desktop komplett und starte es neu
7. Proffix Px5 AI/KI Integration testen
   Frage Claude nach Proffix Px5 Daten:

   Kannst du mir alle Adressen aus Proffix Px5 zeigen?
   Zeige mir Details für Kunde mit AdressNr 1001 aus Proffix
   Liste alle verfügbaren Proffix Px5 Operationen auf
   Erstelle einen Bericht über die Top 10 Kunden in Proffix Px5

ChatGPT Setup für Forterro Proffix Px5

Option 1: ChatGPT Custom Actions für Proffix Px5 (ChatGPT Plus/Enterprise)

1. GPT erstellen
   Gehe zu ChatGPT GPT Editor
2. Action hinzufügen
   Klicke auf "Create new action" und füge folgende OpenAPI-Spezifikation ein:

   Kopieren{
     "openapi": "3.0.0",
     "info": {
       "title": "Proffix MCP API",
       "version": "1.0.0"
     },
     "servers": [{
       "url": "https://mcp.pfx.ch/api"
     }],
     "paths": {
       "/server": {
         "post": {
           "operationId": "callProffixMCP",
           "summary": "Call Proffix MCP Server (JSON-RPC 2.0)",
           "security": [{ "BearerAuth": [] }],
           "requestBody": {
             "required": true,
             "content": {
               "application/json": {
                 "schema": {
                   "type": "object",
                   "properties": {
                     "jsonrpc": { "type": "string", "default": "2.0" },
                     "method": { 
                       "type": "string", 
                       "enum": ["tools/list", "tools/call", "prompts/list", "prompts/get"],
                       "description": "JSON-RPC method"
                     },
                     "params": {
                       "type": "object",
                       "description": "Method parameters (varies by method)"
                     },
                     "id": { "type": "integer", "default": 1 }
                   },
                   "required": ["jsonrpc", "method", "id"]
                 }
               }
             }
           },
           "responses": {
             "200": { "description": "Success" },
             "401": { "description": "Unauthorized - Invalid API Key" }
           }
         }
       }
     },
     "components": {
       "securitySchemes": {
         "BearerAuth": {
           "type": "http",
           "scheme": "bearer",
           "description": "MCP API Key (get at https://mcp.pfx.ch/request-api-key.html)"
         }
       }
     }
   }

3. Authentication konfigurieren
   

   Wähle "Authentication" → "API Key" → "Bearer":

   • API Key: Dein MCP API Key von mcp.pfx.ch (Format: pfx_...)
   • Auth Type: Bearer

   Dann füge Custom Headers für Proffix Credentials hinzu:

   KopierenX-Proffix-Username: IHR_USERNAME
   X-Proffix-Password: IHR_PASSWORT
   X-Proffix-Url: https://ihr-proffix-server.com
   X-Proffix-Port: IHR_PORT
   X-Proffix-Database: IHRE_DATENBANK

4. Verbindung testen (cURL, optional)
   Prüfe API Key und Proffix-Header unabhängig von ChatGPT:

   Kopierencurl -X POST https://mcp.pfx.ch/api/server \
     -H "Authorization: Bearer IHR_API_KEY" \
     -H "Content-Type: application/json" \
     -H "X-Proffix-Username: IHR_USERNAME" \
     -H "X-Proffix-Password: IHR_PASSWORT" \
     -H "X-Proffix-Url: https://ihr-proffix-server.com" \
     -H "X-Proffix-Port: IHR_PORT" \
     -H "X-Proffix-Database: IHRE_DATENBANK" \
     -d '{
       "jsonrpc": "2.0",
       "method": "tools/list",
       "params": {},
       "id": 1
     }'

   Header-Korrektheit: Die Server-Implementierung liest Credentials aus Headern X-Proffix-Username, X-Proffix-Password, X-Proffix-Url, X-Proffix-Port, X-Proffix-Database (optional X-Proffix-Modules). Authentifiziere mit Authorization: Bearer <API_KEY> (alternativ X-API-Key möglich).
5. JSON-RPC Beispiele
   Verwende die folgenden JSON-RPC Methoden:

   Kopieren{
     "jsonrpc": "2.0",
     "method": "tools/list",
     "params": {},
     "id": 1
   }
   
   {
     "jsonrpc": "2.0",
     "method": "tools/call",
     "params": {
       "name": "proffix_search_endpoints",
       "arguments": {
         "query": "ADR Adresse GET",
         "method": "GET",
         "limit": 20
       }
     },
     "id": 2
   }
   
   {
     "jsonrpc": "2.0",
     "method": "tools/call",
     "params": {
       "name": "proffix_call_endpoint",
       "arguments": {
         "endpointId": 9,
         "params": {
           "filter": "Ort==\"Zürich\"",
           "limit": 10,
           "fields": "AdressNr,Name,Strasse,PLZ,Ort"
         }
       }
     },
     "id": 3
   }

6. Fehlerbehebung
   
   • 401 Unauthorized: API Key fehlt/ist ungültig. Prüfe Authorization: Bearer <API_KEY>. Key anfordern: mcp.pfx.ch/request-api-key.html
   • 424 Failed Dependency: Häufig fehlende/falsche Header. Prüfe alle X-Proffix-* Header. Server-Logs geben Details (wir loggen Requests/Fehler).
   • 0 Ergebnisse bei Endpointsuche: Suche nach Endpoints (z. B. "ADR Adresse GET"), nicht nach Kundennamen. Danach proffix_call_endpoint mit filter verwenden.
7. GPT Instructions
   Füge Anweisungen hinzu:

   KopierenDu bist ein Proffix ERP Assistent. Du hast Zugriff auf die Proffix API über MCP.
   
   Verfügbare Tools:
   - proffix_search_endpoints: Suche nach verfügbaren Proffix API Endpoints
   - proffix_call_endpoint: Rufe einen Proffix Endpoint auf
   - proffix_describe_endpoint: Hole Details zu einem Endpoint
   
   Workflow:
   1. Suche mit proffix_search_endpoints nach relevanten Endpoints
   2. Wähle den passenden Endpoint aus
   3. Rufe ihn mit proffix_call_endpoint auf
   
   Wenn der Benutzer nach Proffix-Daten fragt, verwende diesen Workflow.

Option 2: OpenAI API mit MCP-Wrapper

Verwende die OpenAI API mit einem Custom MCP-Wrapper:

Kopierenimport OpenAI from "openai";

const openai = new OpenAI({
  apiKey: process.env.OPENAI_API_KEY
});

// MCP Tool Definitions - Match pfx-mcp server tools
const tools = [{
  type: "function",
  function: {
    name: "proffix_search_endpoints",
    description: "Search for Proffix API endpoints by keywords, module, or method",
    parameters: {
      type: "object",
      properties: {
        query: {
          type: "string",
          description: "Search keywords (e.g., 'Adresse GET ADR')"
        },
        method: {
          type: "string",
          enum: ["GET", "POST", "PUT", "DELETE"],
          description: "HTTP method filter"
        },
        limit: {
          type: "integer",
          description: "Max number of results (default 20)"
        }
      }
    }
  }
}, {
  type: "function",
  function: {
    name: "proffix_call_endpoint",
    description: "Call a Proffix API endpoint",
    parameters: {
      type: "object",
      properties: {
        endpointId: {
          type: "integer",
          description: "Endpoint ID from search results"
        },
        params: {
          type: "object",
          description: "Query parameters (limit, offset, filter, etc.)"
        },
        body: {
          type: "object",
          description: "Request body for POST/PUT"
        }
      }
    }
  }
}];

// Call OpenAI with tools
const response = await openai.chat.completions.create({
  model: "gpt-4o-mini",
  messages: [
    { role: "user", content: "Zeige mir alle Adressen für Zürich aus Proffix" }
  ],
  tools: tools,
  tool_choice: "auto"
});

// Handle tool calls
if (response.choices[0].message.tool_calls) {
  for (const toolCall of response.choices[0].message.tool_calls) {
    // Forward to pfx-mcp
    const mcpResponse = await fetch('https://mcp.pfx.ch/api/server', {
      method: 'POST',
      headers: {
        'Content-Type': 'application/json',
        'Authorization': `Bearer ${process.env.MCP_API_KEY}`,
        'X-Proffix-Username': process.env.PROFFIX_USERNAME,
        'X-Proffix-Password': process.env.PROFFIX_PASSWORD,
        'X-Proffix-Url': process.env.PROFFIX_URL,
        'X-Proffix-Port': process.env.PROFFIX_PORT,
        'X-Proffix-Database': process.env.PROFFIX_DATABASE
      },
      body: JSON.stringify({
        jsonrpc: "2.0",
        method: "tools/call",
        params: {
          name: toolCall.function.name,
          arguments: JSON.parse(toolCall.function.arguments)
        },
        id: 1
      })
    });
    
    const result = await mcpResponse.json();
    console.log('Proffix Result:', result);
  }
}

Option 3: OpenAI Agent Builder für Proffix Px5 (Neu! 🎯)

1. Kostenlosen API Key anfordern
   Besuche https://mcp.pfx.ch/request-api-key.html und fordere deinen kostenlosen API Key an.
2. OpenAI Agent Builder öffnen
   Gehe zu OpenAI Agent Builder (erfordert OpenAI Account)
3. Neuen Agent erstellen
   Klicke auf "Create Agent" und gib deinem Agent einen Namen wie "Proffix Px5 Assistant"
4. MCP Server hinzufügen
   Im Agent Builder:
   • Scrolle zu "Tools" → "MCP Servers"
   • Klicke auf "Add MCP Server"
   • Wähle "HTTP Transport" (nicht stdio)
5. Proffix MCP Server konfigurieren
   Gib folgende Werte ein:

   KopierenServer URL:
   https://mcp.pfx.ch/api/server
   
   Headers:
   Authorization: Bearer IHR_API_KEY
   X-Proffix-Username: IHR_USERNAME
   X-Proffix-Password: IHR_PASSWORT
   X-Proffix-Url: https://ihr-proffix-server.com
   X-Proffix-Port: IHR_PORT
   X-Proffix-Database: IHRE_DATENBANK

   🔑 Wichtig: Ersetze alle Platzhalter mit deinen echten Werten:

   • IHR_API_KEY → Dein pfx MCP API Key (Format: pfx_abc123...)
   • IHR_USERNAME → Dein Proffix Px5 Username
   • IHR_PASSWORT → Dein Proffix Px5 Passwort
   • https://ihr-proffix-server.com → Deine Proffix Px5 Server URL
   • IHR_PORT → Dein Proffix Px5 Port (z.B. 11011)
   • IHRE_DATENBANK → Deine Proffix Px5 Datenbank
6. Agent Instructions hinzufügen
   Füge folgende Anweisungen im "Instructions" Feld hinzu:

   KopierenDu bist ein Proffix Px5 ERP Assistent mit Zugriff auf die Proffix API über MCP.
   
   Workflow für Proffix-Anfragen:
   1. Nutze proffix_search_endpoints um den richtigen Endpoint zu finden
   2. Optional: Nutze proffix_describe_endpoint für Schema-Details
   3. Rufe proffix_call_endpoint mit den passenden Parametern auf
   
   Wichtige Filter-Regeln:
   - Filter funktionieren NUR auf First-Level Feldern
   - KEINE Dot-Notation (z.B. Adresse.Ort) verwenden
   - Für Kunden nach Ort: Nutze ADR/Adresse Endpoint mit filter=Ort=="Stadt"
   - Nutze depth Parameter um verknüpfte Objekte einzubetten
   
   Antworte immer auf Deutsch und formatiere Proffix-Daten übersichtlich.

7. Agent testen
   Teste deinen Agent mit Proffix-Anfragen:

   Zeige mir alle Adressen aus Zürich
   Liste die ersten 10 Kunden auf
   Suche nach Firma "Muster GmbH"
   Wie viele Adressen gibt es in der Datenbank?

8. Agent deployen (optional)
   Klicke auf "Deploy" um deinen Agent zu veröffentlichen und über die OpenAI API zu nutzen

Google Gemini Setup für Proffix Px5

Gemini API Integration mit Forterro Proffix Px5

Verwende die Google Gemini API mit Function Calling für Proffix Px5:

Kopierenconst { GoogleGenerativeAI } = require("@google/generative-ai");

const genAI = new GoogleGenerativeAI(process.env.GEMINI_API_KEY);

// Proffix MCP Tools als Function Declarations - Match pfx-mcp server
const proffixTools = [{
  functionDeclarations: [{
    name: "proffix_search_endpoints",
    description: "Search for Proffix API endpoints by keywords, module, or method",
    parameters: {
      type: "object",
      properties: {
        query: { type: "string", description: "Search keywords" },
        method: { type: "string", description: "HTTP method (GET/POST/PUT/DELETE)" },
        limit: { type: "number", description: "Max results (default 20)" }
      }
    }
  }, {
    name: "proffix_call_endpoint",
    description: "Call a Proffix API endpoint",
    parameters: {
      type: "object",
      properties: {
        endpointId: { type: "number", description: "Endpoint ID from search" },
        params: { type: "object", description: "Query parameters" },
        body: { type: "object", description: "Request body for POST/PUT" }
      }
    }
  }]
}];

const model = genAI.getGenerativeModel({
  model: "gemini-pro",
  tools: proffixTools
});

// Forward zu pfx-mcp
async function callProffixMCP(toolName, args) {
  const response = await fetch('https://mcp.pfx.ch/api/server', {
    method: 'POST',
    headers: {
      'Content-Type': 'application/json',
      'Authorization': `Bearer ${process.env.MCP_API_KEY}`,
      'X-Proffix-Username': process.env.PROFFIX_USERNAME,
      'X-Proffix-Password': process.env.PROFFIX_PASSWORD,
      'X-Proffix-Url': process.env.PROFFIX_URL,
      'X-Proffix-Port': process.env.PROFFIX_PORT,
      'X-Proffix-Database': process.env.PROFFIX_DATABASE
    },
    body: JSON.stringify({
      jsonrpc: '2.0',
      id: 1,
      method: 'tools/call',
      params: { name: toolName, arguments: args }
    })
  });
  
  return await response.json();
}

Cursor IDE Setup für Proffix Px5

1. MCP Settings öffnen
   Gehe zu: Settings → Features → Model Context Protocol
2. pfx-mcp hinzufügen

   Kopieren{
     "mcpServers": {
       "pfx-mcp": {
         "url": "https://mcp.pfx.ch/api/server",
         "headers": {
           "X-Proffix-Username": "IHR_USERNAME",
           "X-Proffix-Password": "IHR_PASSWORT",
           "X-Proffix-Url": "https://ihr-proffix-server.com",
           "X-Proffix-Port": "IHR_PORT",
           "X-Proffix-Database": "IHRE_DATENBANK"
         }
       }
     }
   }

3. Cursor neu laden
   Cmd/Ctrl + Shift + P → "Reload Window"

Gemini CLI Setup für Forterro Proffix Px5

1. Gemini CLI installieren
   

   Kopierennpm install -g @google/gemini-cli

2. Bridge-Script herunterladen
   Laden Sie das Bridge-Script herunter: mcp-http-bridge.txt
   ⚠️ Wichtig: Benennen Sie die heruntergeladene Datei von mcp-http-bridge.txt zu mcp-http-bridge.js um
   Speichern Sie es z.B. unter: ~/mcp/mcp-http-bridge.js
3. MCP Config erstellen
   Erstellen Sie ~/.config/gemini/mcp_config.json:

   Kopieren{
     "mcpServers": {
       "pfx-mcp": {
         "command": "node",
         "args": [
           "/path/to/mcp-http-bridge.js",
           "https://mcp.pfx.ch/api/server"
         ],
         "env": {
           "HTTP_AUTHORIZATION": "Bearer IHR_API_KEY",
           "PROFFIX_USERNAME": "IHR_USERNAME",
           "PROFFIX_PASSWORD": "IHR_PASSWORT",
           "PROFFIX_URL": "https://ihr-proffix-server.com",
           "PROFFIX_PORT": "IHR_PORT",
           "PROFFIX_DATABASE": "IHRE_DATENBANK"
         }
       }
     }
   }

4. Gemini CLI starten
   

   Kopierengemini chat --mcp

5. Proffix Px5 Daten mit AI abfragen
   Fragen Sie Gemini nach Proffix Px5 Daten:

   KopierenZeige mir die letzten 5 Adressen aus Proffix Px5
   Analysiere die Umsatzentwicklung in Proffix Px5

MCP Inspector Setup für Proffix Px5

1. Inspector starten

   Kopierennpx @modelcontextprotocol/inspector https://mcp.pfx.ch/api/server

   💡 Hinweis: Der Inspector öffnet automatisch ein Browser-Fenster mit der Web-UI.
2. Custom Headers konfigurieren
   In der MCP Inspector Web-UI:
   • Finde den Bereich "Authentication" in der linken Sidebar
   • Klicke auf "Custom Headers (JSON)"
   • Gib folgendes JSON ein (mit deinen echten Zugangsdaten):

   Kopieren{
     "Authorization": "Bearer pfx_DEIN_API_KEY_HIER",
     "X-Proffix-Username": "IHR_USERNAME",
     "X-Proffix-Password": "IHR_PASSWORT",
     "X-Proffix-Url": "https://ihr-proffix-server.com",
     "X-Proffix-Port": "1500",
     "X-Proffix-Database": "IHRE_DATENBANK",
     "X-Proffix-Modules": "VOL" // optional
   }

   ⚠️ Wichtig: Diese Header sind erforderlich (Module optional):

   • Authorization: Dein API Key im Format Bearer pfx_...
   • X-Proffix-Username: Dein Proffix REST API Benutzername
   • X-Proffix-Password: Dein Proffix REST API Passwort
   • X-Proffix-Url: Die Basis-URL deines Proffix Servers
   • X-Proffix-Port: Der REST API Port (z.B. "1500")
   • X-Proffix-Database: Der Datenbankname (z.B. "DEMODB")
   • X-Proffix-Modules (optional): Session‑Module, Standard VOL (z. B. VOL oder AUF)
   ℹ️ Module: Standard ist VOL (Volumenmodell). Falls lizenzierte Module benötigt werden, können diese ergänzt werden, z. B. ADR, ZEI, AUF → VOL.
3. Verbindung herstellen
   Klicke auf den "Connect" Button. Bei erfolgreicher Verbindung siehst du die verfügbaren Tools in der Mitte der UI.
4. Tools testen
   Im Inspector-Interface kannst du nun alle verfügbaren Proffix Px5 MCP Tools testen:
   • Die Tools werden automatisch nach erfolgreicher Verbindung angezeigt
   • Wähle ein Tool aus und gib die Parameter ein
   • Beispiel: proffix_search_endpoints mit {"query": "adresse", "method": "GET", "limit": 5}
   • Klicke auf "Run Tool" um das Tool auszuführen
5. Endpoint beschreiben (kompakt)

   Beispielaufruf für proffix_describe_endpoint mit kompaktem Schema und Query‑Guide:

   Kopieren{
     "jsonrpc": "2.0",
     "id": 1,
     "method": "tools/call",
     "params": {
       "name": "proffix_describe_endpoint",
       "arguments": {
         "endpointId": 9,
         "detail": "compact",
         "include": { "schema": true, "examples": true, "queryGuide": true },
         "lang": "de"
       }
     }
   }

   ℹ️ Hinweis: Die Antwort enthält mehrere Content‑Blöcke (Markdown + JSON‑Codeblöcke) für bessere Lesbarkeit und LLM‑Kompatibilität.

Custom Client Integration für Proffix Px5

JavaScript/TypeScript

Kopierenasync function callProffixMCP(method, params) {
  const response = await fetch('https://mcp.pfx.ch/api/server', {
    method: 'POST',
    headers: {
      'Content-Type': 'application/json',
      'X-Proffix-Username': 'YOUR_USERNAME',
      'X-Proffix-Password': 'YOUR_PASSWORD',
      'X-Proffix-Url': 'https://your-server.com',
      'X-Proffix-Port': 'YOUR_PORT',
      'X-Proffix-Database': 'YOUR_DB'
    },
    body: JSON.stringify({
      jsonrpc: '2.0',
      id: 1,
      method: method,
      params: params
    })
  });
  
  return await response.json();
}

// Verwendung
const tools = await callProffixMCP('tools/list', {});
console.log(tools);

Python

Kopierenimport requests

def call_proffix_mcp(method, params=None):
    response = requests.post(
        'https://mcp.pfx.ch/api/server',
        headers={
            'Content-Type': 'application/json',
            'X-Proffix-Username': 'YOUR_USERNAME',
            'X-Proffix-Password': 'YOUR_PASSWORD',
            'X-Proffix-Url': 'https://your-server.com',
            'X-Proffix-Port': 'YOUR_PORT',
            'X-Proffix-Database': 'YOUR_DB'
        },
        json={
            'jsonrpc': '2.0',
            'id': 1,
            'method': method,
            'params': params or {}
        }
    )
    return response.json()

# Verwendung
tools = call_proffix_mcp('tools/list')
print(tools)

Windsurf IDE Setup

1. Windsurf IDE installieren
   Download von codeium.com/windsurf
2. MCP Config öffnen
   Cmd/Ctrl + Shift + P → "MCP: Edit Configuration"
3. pfx-mcp hinzufügen

   Kopieren{
     "mcpServers": {
       "pfx-mcp": {
         "command": "node",
         "args": ["C:\\mcp\\mcp-http-bridge.js", "https://mcp.pfx.ch/api/server"],
         "env": {
           "HTTP_AUTHORIZATION": "Bearer DEIN_API_KEY",
           "PROFFIX_USERNAME": "dein-user",
           "PROFFIX_PASSWORD": "dein-passwort",
           "PROFFIX_URL": "https://dein-proffix.com",
           "PROFFIX_PORT": "11011",
           "PROFFIX_DATABASE": "deine-db"
         }
       }
     }
   }

4. Windsurf neu laden
   Cmd/Ctrl + Shift + P → "Reload Window"

Continue.dev Setup

1. Continue Extension installieren
   VS Code: Extensions → "Continue" suchen und installieren
   JetBrains: Plugins → "Continue" suchen und installieren
2. Continue Config öffnen
   Continue Icon in der Sidebar → Settings (Zahnrad) → "config.json" öffnen
3. MCP Server hinzufügen

   Kopieren{
     "mcpServers": {
       "pfx-mcp": {
         "command": "node",
         "args": ["C:\\mcp\\mcp-http-bridge.js", "https://mcp.pfx.ch/api/server"],
         "env": {
           "HTTP_AUTHORIZATION": "Bearer DEIN_API_KEY",
           "PROFFIX_USERNAME": "dein-user",
           "PROFFIX_PASSWORD": "dein-passwort",
           "PROFFIX_URL": "https://dein-proffix.com",
           "PROFFIX_PORT": "11011",
           "PROFFIX_DATABASE": "deine-db"
         }
       }
     }
   }

4. IDE neu laden
   Config speichern und VS Code/JetBrains neu starten