Integrace serveru Inoyu MCP Unomi

Integrace serveru Inoyu MCP Unomi

Umožněte své AI provádět trvalou správu uživatelských dat s bohatým kontextem propojením Anthropic Claude s Apache Unomi pomocí serveru Inoyu MCP Unomi.

Co dělá server “Inoyu” MCP?

Server Inoyu MCP Unomi je server typu Model Context Protocol (MCP), který integruje MCP od společnosti Anthropic s platformou Apache Unomi Customer Data Platform (CDP). To umožňuje AI asistentům, jako je Claude, interagovat a spravovat uživatelské profily v Unomi, což usnadňuje kontextové povědomí a trvalá uživatelská data napříč relacemi. Server podporuje vyhledávání a vytváření profilů pomocí e-mailu, správu vlastností profilů, práci se sezeními a správu scope pro izolaci kontextu. Díky zpřístupnění těchto funkcí přes MCP umožňuje server Inoyu AI agentům provádět pokročilé operace s uživatelskými daty, jako je načítání nebo aktualizace informací o uživateli, čímž vylepšuje vývojářské workflow, které vyžaduje trvalou správu uživatelských dat s bohatým kontextem.

Seznam promptů

V repozitáři ani dokumentaci nejsou uvedeny žádné šablony promptů.

Seznam zdrojů

V dostupných souborech repozitáře nejsou výslovně zdokumentovány ani uvedeny žádné MCP zdroje.

Seznam nástrojů

  • get_my_profile
    Získá uživatelský profil pomocí proměnných prostředí. Podporuje získání segmentů a skóre a generuje ID relace na základě aktuálního data.

  • update_my_profile
    Aktualizuje vlastnosti uživatelského profilu. Přijímá objekt vlastností s klíč-hodnota podporující různé datové typy (string, number, boolean, null).

  • get_profile
    Načte konkrétní profil podle jeho ID z Unomi a vrátí kompletní data profilu.

  • search_profiles
    Vyhledává profily na základě dotazu, s volitelnými parametry limit a offset. Vyhledává napříč poli firstName, lastName a email.

Příklady využití tohoto MCP serveru

  • Personalizované AI konverzace
    Umožňuje AI asistentům pamatovat si a aktualizovat informace o uživateli (jako je jméno, preference nebo stav předplatného) a nabízet tak napříč relacemi personalizovanější uživatelský zážitek.
  • Správa zákaznických dat
    Umožňuje snadné vyhledávání, aktualizaci nebo načítání zákaznických profilů přímo z Unomi, což zefektivňuje zákaznickou podporu a CRM workflow pro vývojáře.
  • Segmentace uživatelů a cílení
    Poskytuje přístup k profilům, segmentům i skóre, což vývojářům umožňuje segmentovat uživatele a přizpůsobovat obsah či nabídky ve workflow s AI.
  • Kontextová práce se sezeními
    Automatizuje správu relací pomocí ID založených na datu, což zajišťuje, že uživatelský kontext je zachován a izolován napříč různými interakcemi nebo relacemi.
  • Vyhledávání a audit profilů
    Umožňuje vyhledávat v profilech pro účely compliance, auditu nebo analytiky a usnadňuje tak programovou správu velkých uživatelských databází.

Jak jej nastavit

Windsurf

Nejsou uvedeny žádné specifické instrukce pro Windsurf.

Claude

  1. Ujistěte se, že jsou splněny předpoklady (Node.js a npx).
  2. Najděte konfigurační soubor:
    • macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
    • Windows: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json
  3. Přidejte konfiguraci serveru Inoyu MCP Unomi:
{
  "mcpServers": {
    "unomi-server": {
      "command": "npx",
      "args": ["@inoyu/mcp-unomi-server"],
      "env": {
        "UNOMI_BASE_URL": "http://your-unomi-server:8181",
        "UNOMI_USERNAME": "your-username",
        "UNOMI_PASSWORD": "your-password",
        "UNOMI_PROFILE_ID": "your-profile-id",
        "UNOMI_KEY": "your-unomi-key",
        "UNOMI_EMAIL": "your-email@example.com",
        "UNOMI_SOURCE_ID": "claude-desktop"
      }
    }
  }
}
  1. Uložte konfiguraci.
  2. Restartujte Claude Desktop, aby se změny projevily a ověřte, že je server/nástroje rozpoznán.

Zabezpečení API klíčů

Citlivé údaje nastavte v sekci env v JSON konfiguraci jako proměnné prostředí.

Cursor

Nejsou uvedeny žádné specifické instrukce pro Cursor.

Cline

Nejsou uvedeny žádné specifické instrukce pro Cline.

Jak používat tento MCP ve flow

Použití MCP ve FlowHunt

Pro integraci MCP serverů do svého workflowu ve FlowHunt začněte přidáním MCP komponenty do svého flow a jejím propojením s vaším AI agentem:

FlowHunt MCP flow

Klikněte na MCP komponentu a otevřete panel konfigurace. V sekci systémové konfigurace MCP vložte detaily svého MCP serveru v tomto JSON formátu:

{
  "inoyu-unomi": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Po konfiguraci může AI agent tento MCP používat jako nástroj se všemi jeho funkcemi a možnostmi. Nezapomeňte “inoyu-unomi” nahradit skutečným názvem, který chcete použít, a URL adresou vašeho MCP serveru.


Přehled

SekceDostupnostPodrobnosti/Poznámky
PřehledPřehled a shrnutí funkcí k dispozici
Seznam promptůNejsou uvedeny žádné šablony promptů
Seznam zdrojůŽádné explicitně zdokumentované zdroje
Seznam nástrojůČtyři nástroje: get_my_profile, update_my_profile, atd.
Zabezpečení API klíčůUveden příklad JSON env pro Claude
Podpora vzorkování (méně důležité)Není zmíněno

Náš názor

Tento MCP server poskytuje solidní integraci pro správu uživatelských profilů s Apache Unomi prostřednictvím přehledné sady nástrojů a jednoduchého nastavení pro Claude Desktop. Absence šablon promptů, explicitních zdrojů a platformově specifických návodů pro Windsurf, Cursor a Cline však omezuje jeho komplexnost. V této fázi je nejvhodnější pro experimentování a učení.

MCP skóre

Má LICENCI✅ (Apache-2.0)
Má alespoň jeden nástroj
Počet forků7
Počet hvězdiček5

Hodnocení: 6/10
Server Inoyu MCP Unomi je perspektivní pro správu Unomi profilů a AI integraci, ale jeho raná fáze, absence detailů o zdrojích/promptech a omezená multiplatformní podpora snižují jeho aktuální využitelnost pro širší vývojářskou komunitu.

Často kladené otázky

K čemu slouží server Inoyu MCP Unomi?

Integruje Model Context Protocol (MCP) od Anthropic s Apache Unomi, což umožňuje AI agentům interagovat s trvalými daty uživatelských profilů, spravovat je a kontextualizovat pro bohatší a personalizovanější konverzace.

Jaké nástroje jsou s touto integrací dostupné?

Můžete získat svůj profil, aktualizovat svůj profil, načítat libovolný profil podle ID a vyhledávat profily pomocí flexibilních dotazů – s podporou segmentace uživatelů, auditu a dynamické personalizace.

Jaké jsou běžné příklady využití?

Personalizované AI konverzace, správa zákaznických dat, segmentace uživatelů a cílení, kontextová práce se sezeními a audit či vyhledávání profilů orientované na compliance.

Jak je chráněna citlivá informace?

Citlivé údaje (například API klíče a hesla) by měly být nastaveny jako proměnné prostředí v sekci 'env' konfigurace serveru MCP pro zvýšenou bezpečnost.

Podporuje více platforem?

V současnosti jsou detailní instrukce k nastavení dostupné pro Claude Desktop. Platformově specifická dokumentace pro Windsurf, Cursor a Cline zatím není k dispozici.

Vyzkoušejte integraci Inoyu MCP Unomi Server

Integrujte pokročilou správu uživatelských profilů do svých AI toků. Propojte Anthropic Claude s Apache Unomi pro personalizované, trvalé konverzace a zefektivněte práci se zákaznickými daty.

Zjistit více

Integrace Qiniu MCP Serveru
Integrace Qiniu MCP Serveru

Integrace Qiniu MCP Serveru

Qiniu MCP Server propojuje AI asistenty a LLM klienty s úložištěm a multimediálními službami Qiniu Cloud. Umožňuje automatizovanou správu souborů, mediální zpra...

4 min čtení
AI Cloud Storage +4
onenote MCP Server
onenote MCP Server

onenote MCP Server

onenote MCP Server propojuje AI asistenty s Microsoft OneNote a umožňuje automatizované získávání poznámek, jejich organizaci a chytré vyhledávání pomocí standa...

4 min čtení
MCP Server OneNote +3
Human-In-the-Loop MCP Server
Human-In-the-Loop MCP Server

Human-In-the-Loop MCP Server

Human-In-the-Loop MCP Server pro FlowHunt umožňuje plynulou integraci lidského úsudku, schvalování a vstupů do AI workflow prostřednictvím interaktivních GUI di...

4 min čtení
AI MCP +6