Dumpling AI MCP Server

Hvad laver “Dumpling AI” MCP Server?

Dumpling AI MCP (Model Context Protocol) Server fungerer som bro mellem AI-assistenter og en bred vifte af eksterne datakilder, API’er og udviklerværktøjer. Den er specialdesignet til at forbedre AI-assisterede udviklerarbejdsgange ved at muliggøre funktioner som data scraping, indholdsbehandling og vidensstyring sammen med problemfri integration med Dumpling AI-tjenester. Med funktioner til at køre sikker agentkode, udtrække information fra forskellige dokumenter og interagere med API’er til kilder som YouTube, kort, nyheder og meget mere, gør Dumpling AI MCP Server det muligt for AI-klienter at udføre opgaver som web scraping, filkonvertering, avanceret dataudtræk og automatiseret vidensbasestyring. Denne udvidelsesmulighed gør det til et effektivt værktøj til at automatisere og skalere rutinearbejdsgange for udviklere og forskere.

Liste over Prompter

Ingen eksplicitte prompt-skabeloner er dokumenteret i arkivet.

Liste over Ressourcer

Ingen eksplicitte MCP-ressourcer er dokumenteret i arkivet.

Liste over Værktøjer

• get-youtube-transcript: Henter transskriptionen fra en angivet YouTube-video, så sprogmodeller kan tilgå videoindhold som tekst.
• (Der findes sandsynligvis mange flere værktøjer til scraping, søgning, autoudfyldelse, dokumentkonvertering og meget mere, men kun get-youtube-transcript er direkte nævnt i README.)

Anvendelsestilfælde for denne MCP Server

• YouTube-videoanalyse: Hent og analyser transskriptioner af YouTube-videoer til indholdssummering, sentimentanalyse eller videnudtræk.
• Web scraping og struktureret dataudtræk: Automatisér dataindsamling og -strukturering fra websites til forskning, leadgenerering eller overvågning.
• Dokumentkonvertering og tekstudtræk: Konverter PDF’er, videoer eller billeder til tekst for yderligere AI-analyse, opsummering eller lagring i vidensbaser.
• AI-agent kodeeksekvering: Kør sikkert JavaScript- og Python-kodeeksempler til automatiseret databehandling, beregning eller integration med eksterne API’er.
• Vidensbasestyring: Udtræk, behandl og organiser information automatisk fra forskellige indholdstyper for at vedligeholde opdaterede videnslagre til AI-assistenter.

Sådan sætter du det op

Windsurf

Ingen Windsurf-specifikke opsætningsinstruktioner fundet i arkivet.

Claude

1. Installer Smithery CLI, hvis det ikke allerede er til stede.
2. Kør:

   npx -y @smithery/cli install @Dumpling-AI/mcp-server-dumplingai --client claude
   

3. Angiv din Dumpling AI API-nøgle som en miljøvariabel (DUMPLING_API_KEY).
4. Start Claude Desktop og verificér, at MCP-serveren er tilgængelig som et værktøj.
5. Test ved at køre en Dumpling AI-kommando.

JSON Konfigurationseksempel:

{
  "mcpServers": {
    "dumplingai": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "mcp-server-dumplingai"],
      "env": {
        "DUMPLING_API_KEY": "<your-api-key>"
      }
    }
  }
}

Cursor

1. Åbn Cursor-indstillinger.
2. Gå til Funktioner > MCP Servere.
3. Klik på “+ Tilføj ny MCP Server”.
4. Indtast din MCP server-konfiguration:

{
  "mcpServers": {
    "dumplingai": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "mcp-server-dumplingai"],
      "env": {
        "DUMPLING_API_KEY": "<your-api-key>"
      }
    }
  }
}

5. Gem og genstart Cursor om nødvendigt.
6. Verificér ved at køre et Dumpling AI-drevet værktøj.

Cline

Ingen Cline-specifikke opsætningsinstruktioner fundet i arkivet.

Sikring af API-nøgler

• Angiv altid din DUMPLING_API_KEY som miljøvariabel i env-feltet i din MCP-server konfigurationsblok. Eksempel:

{
  "mcpServers": {
    "dumplingai": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "mcp-server-dumplingai"],
      "env": {
        "DUMPLING_API_KEY": "your_api_key"
      }
    }
  }
}

Sådan bruger du denne MCP i flows

Brug af MCP i FlowHunt

For at integrere MCP-servere i dit FlowHunt-flow skal du starte med at tilføje MCP-komponenten til dit flow og forbinde den til din AI-agent:

Klik på MCP-komponenten for at åbne konfigurationspanelet. I systemets MCP-konfigurationssektion indsætter du dine MCP-serveroplysninger i dette JSON-format:

{
  "dumplingai": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Når den er konfigureret, kan AI-agenten nu bruge denne MCP som et værktøj med adgang til alle dens funktioner og kapaciteter. Husk at ændre “dumplingai” til det faktiske navn på din MCP-server og erstat URL’en med din egen MCP-server-URL.

Oversigt

Vores vurdering

Dumpling AI MCP serveren har god dokumentation for installation og et stærkt sæt udviklerfokuserede funktioner. Manglen på eksplicitte prompt- og ressourcedefinitioner begrænser dog gennemsigtigheden for avanceret MCP-tilpasning. Værktøjssættet er potentielt bredt (som antydet af README), men kun ét værktøj er eksplicit nævnt. Sampling og roots-support er ikke dokumenteret.

MCP Score

Bedømmelse: 6/10.
Fordele: Gode kernefunktioner, tydelig installationsdokumentation og aktiv vedligeholdelse.
Ulemper: Mangler detaljeret MCP-metadata (prompter, ressourcer, roots/sampling-support) og omfattende værktøjsoversigt i dokumentationen.