
تكامل خادم Azure MCP
يتيح خادم Azure MCP تكاملاً سلسًا بين الوكلاء المدعومين بالذكاء الاصطناعي ونظام Azure السحابي، مما يسمح بأتمتة الذكاء الاصطناعي وإدارة الموارد وتنظيم سير العمل ...
قم بتوصيل وكلاء الذكاء الاصطناعي في FlowHunt بواجهات برمجة التطبيقات وقواعد البيانات الخارجية باستخدام خادم ModelContextProtocol MCP لأتمتة فورية قائمة على السياق.
تم تصميم خادم ModelContextProtocol (MCP) ليكون جسراً يصل بين المساعدين الذكيين ومصادر البيانات الخارجية وواجهات برمجة التطبيقات والخدمات المتنوعة. من خلال تطبيق بروتوكول السياق للنماذج، يمكّن هذا الخادم عملاء الذكاء الاصطناعي من تعزيز قدراتهم — مثل الاستعلام عن قواعد البيانات، إدارة الملفات، والتفاعل مع واجهات برمجة التطبيقات أو الأنظمة الخارجية الأخرى. يسهل هذا التكامل سير عمل التطوير من خلال تمكين نماذج اللغة من الوصول إلى البيانات السياقية واسترجاعها واتخاذ إجراءات فورية بناءً عليها، مما يعزز من ملاءمة وفعالية المخرجات. يمنح خادم MCP المطورين القدرة على توحيد التفاعل مع نماذج اللغة، وأتمتة سير العمل المعقد، وفتح آفاق جديدة لاستخدام الوكلاء الذكيين.
لا توجد قوالب مطالبات صريحة مذكورة في ملفات المستودع أو التوثيق.
لا توجد موارد صريحة موصوفة في قسم المستودع المقدم.
لا توجد أدوات صريحة معرفة في server.py
أو ملفات المستودع المرئية على الرابط المقدم.
لا توجد حالات استخدام محددة مفصلة ضمن القسم المقدم من المستودع.
"mcpServers": {
"modelcontextprotocol": {
"command": "npx",
"args": ["@atlanhq/modelcontextprotocol@latest"]
}
}
"mcpServers": {
"modelcontextprotocol": {
"command": "npx",
"args": ["@atlanhq/modelcontextprotocol@latest"]
}
}
"mcpServers": {
"modelcontextprotocol": {
"command": "npx",
"args": ["@atlanhq/modelcontextprotocol@latest"]
}
}
"mcpServers": {
"modelcontextprotocol": {
"command": "npx",
"args": ["@atlanhq/modelcontextprotocol@latest"]
}
}
تأمين مفاتيح API
"mcpServers": {
"modelcontextprotocol": {
"command": "npx",
"args": ["@atlanhq/modelcontextprotocol@latest"],
"env": {
"API_KEY": "${API_KEY}"
},
"inputs": {
"api_key": "${API_KEY}"
}
}
}
استخدام MCP في FlowHunt
لدمج خوادم MCP في سير عمل FlowHunt الخاص بك، ابدأ بإضافة مكون MCP إلى التدفق وربطه بوكيل الذكاء الاصطناعي لديك:
انقر على مكون MCP لفتح لوحة الإعدادات. في قسم إعدادات النظام لخوادم MCP، أدخل تفاصيل خادم MCP بهذا الشكل:
{
"modelcontextprotocol": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
}
}
بعد الإعداد، يصبح بإمكان وكيل الذكاء الاصطناعي استخدام هذا الـ MCP كأداة والوصول إلى جميع وظائفه وقدراته. تذكر تغيير “modelcontextprotocol” إلى اسم خادم MCP الفعلي الخاص بك واستبدال الرابط بعنوان URL الخاص بك.
القسم | متوفر | ملاحظات |
---|---|---|
نظرة عامة | ✅ | |
قائمة المطالبات | ⛔ | لا يوجد |
قائمة الموارد | ⛔ | لا يوجد |
قائمة الأدوات | ⛔ | لا يوجد |
تأمين مفاتيح API | ✅ | |
دعم العينات (أقل أهمية في التقييم) | ⛔ | غير محدد |
بناءً على الملخص أعلاه، يوفر خادم ModelContextProtocol MCP معلومات تأسيسية للإعداد والدمج لكنه يفتقر لتفاصيل حول المطالبات والموارد والأدوات ودعم العينات. من المرجح أنه في مرحلة مبكرة أو موثق جزئياً فقط للاستخدام العام.
يحصل هذا الخادم MCP على تقييم منخفض من حيث اكتمال التوثيق، حيث تتوفر فقط معلومات الإعداد والنظرة العامة. قد يكون مفيداً كنقطة بداية، لكن هناك حاجة للمزيد من التفاصيل للاستخدام الجاهز.
يوجد ترخيص LICENSE | ⛔ (غير موجود في هذا الرابط) |
---|---|
يحتوي على أداة واحدة على الأقل | ⛔ |
عدد الفروع Forks | ⛔ |
عدد النجوم Stars | ⛔ |
التقييم الكلي: 2/10 (توجد تعليمات الإعداد، لكن ينقصه تفاصيل المطالبات، الموارد، الأدوات، والاستخدام).
يعمل خادم MCP كجسر، مما يمكّن وكلاء الذكاء الاصطناعي من التفاعل مع واجهات برمجة التطبيقات الخارجية وقواعد البيانات والخدمات لتنفيذ إجراءات سياقية في الوقت الحقيقي واسترجاع البيانات.
استخدم دوماً متغيرات البيئة لتخزين المفاتيح والبيانات الحساسة. مثال على الإعداد: { "mcpServers": { "modelcontextprotocol": { "command": "npx", "args": ["@atlanhq/modelcontextprotocol@latest"], "env": { "API_KEY": "${API_KEY}" }, "inputs": { "api_key": "${API_KEY}" } } } }
أضف مكون MCP إلى سير عملك، ثم قم بإعداده عن طريق تحديد تفاصيل الخادم في إعدادات النظام لخوادم MCP. مثال: { "modelcontextprotocol": { "transport": "streamable_http", "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url" } }. استبدل باسم الخادم و عنوان URL الفعليين لديك.
يوحد التفاعل مع نماذج اللغة الكبيرة، يتيح الوصول الفوري للبيانات، يؤتمت سير العمل، ويربط وكلاء الذكاء الاصطناعي بأي نظام خارجي أو واجهة برمجة تطبيقات تقريباً.
لا توجد أدوات أو موارد محددة في الوثائق الحالية. يوفر الخادم قدرات الدمج الأساسية فقط ولا يحتوي على مطالبات أو موارد أو قوائم أدوات مفصلة.
قم بتوصيل FlowHunt بسهولة مع الخدمات ومصادر البيانات الخارجية باستخدام خادم ModelContextProtocol MCP. قم بتوحيد التفاعل وافتح إمكانيات الأتمتة المتقدمة.
يتيح خادم Azure MCP تكاملاً سلسًا بين الوكلاء المدعومين بالذكاء الاصطناعي ونظام Azure السحابي، مما يسمح بأتمتة الذكاء الاصطناعي وإدارة الموارد وتنظيم سير العمل ...
يوفر خادم Coda MCP طريقة موحدة لمساعدي الذكاء الاصطناعي للتفاعل مع منصة Coda، مما يتيح الاستعلام عن المستندات، وأتمتة سير العمل، وتوافق البروتوكول الموحد لتحقيق...
يربط خادم Kibela MCP مساعدي الذكاء الاصطناعي بمساحات عمل Kibela، مما يتيح البحث السلس في المستندات، وإدارة المعرفة، وأتمتة سير العمل من خلال منح نماذج اللغة الك...