CRIC物业AI MCP Server

Was macht der “CRIC物业AI” MCP Server?

Der CRIC物业AI MCP Server dient als Brücke zwischen KI-Assistenten und externen Daten, APIs oder Diensten aus der Immobilienverwaltung. Durch das Model Context Protocol (MCP) ermöglicht dieser Server KI-gestützten Tools und Agenten, Workflows wie das Abfragen von Immobiliendatenbanken, die Verwaltung von Dateien oder die Interaktion mit relevanten Drittanbieter-APIs im Bereich Immobilienmanagement auszuführen. Der CRIC物业AI MCP Server vereinfacht den Zugang zu strukturierten Informationen und operativen Tools und erleichtert es Entwicklern und Unternehmen, Aufgaben im Immobilienmanagement durch KI-Anwendungen zu automatisieren und zu optimieren. Seine Integrationsfähigkeit ermöglicht eine effizientere und standardisierte Interaktion zwischen KI-Clients und verschiedenen Backend-Diensten.

Liste der Prompts

Es wurden keine Prompt-Vorlagen im Repository oder in der Dokumentation gefunden.

Liste der Ressourcen

Es sind keine expliziten Ressourcen im Repository oder in der Dokumentation dokumentiert.

Liste der Tools

Es wurden keine Tool-Definitionen in server.py oder entsprechenden Dateien gefunden.

Anwendungsfälle für diesen MCP Server

• Immobiliendaten-Abfrage: Ermöglicht KI-Agenten, aktuelle Informationen aus der Immobilienverwaltung für Analysen und Berichte abzufragen.
• Workflow-Automatisierung: Unterstützt die Automatisierung routinemäßiger Aufgaben im Immobilienmanagement durch Integration mit externen Diensten.
• API-Integration: Bietet Endpunkte zum Verbinden von Immobilienverwaltungsplattformen mit anderen Softwarelösungen.
• Datei-/Datenmanagement: Unterstützt Dateioperationen und die Verwaltung strukturierter Daten für immobilienbezogene Dokumente.
• Erweiterung von KI-Assistenten: Befähigt virtuelle Assistenten zu kontextbewussten Aktionen für Szenarien aus der Immobilienverwaltung.

So richten Sie es ein

Windsurf

1. Stellen Sie sicher, dass Node.js auf Ihrem Rechner installiert ist.
2. Öffnen Sie Ihre Windsurf-Konfigurationsdatei.
3. Fügen Sie den CRIC物业AI MCP Server mit folgendem JSON-Snippet hinzu:

   {
     "mcpServers": {
       "cric-wuye-ai": {
         "command": "npx",
         "args": ["@wuye-ai/mcp-server-wuye-ai@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Speichern Sie die Konfiguration und starten Sie Windsurf neu.
5. Überprüfen Sie im Windsurf UI, ob der Server läuft.

Claude

1. Installieren Sie Node.js, falls noch nicht vorhanden.
2. Bearbeiten Sie die Konfigurationsdatei von Claude, um den MCP Server einzubinden.
3. Fügen Sie Folgendes unter dem Abschnitt mcpServers ein:

   {
     "mcpServers": {
       "cric-wuye-ai": {
         "command": "npx",
         "args": ["@wuye-ai/mcp-server-wuye-ai@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Speichern Sie Ihre Änderungen und starten Sie Claude neu.
5. Bestätigen Sie die Aktivität des Servers über das Claude-Interface.

Cursor

1. Voraussetzung: Node.js installiert.
2. Öffnen Sie die Cursor-Konfigurationsdatei.
3. Fügen Sie hinzu:

   {
     "mcpServers": {
       "cric-wuye-ai": {
         "command": "npx",
         "args": ["@wuye-ai/mcp-server-wuye-ai@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Speichern und starten Sie Cursor neu.
5. Überprüfen Sie, ob der CRIC物业AI MCP Server in der Tool-Liste erscheint.

Cline

1. Stellen Sie sicher, dass Node.js installiert ist.
2. Suchen und bearbeiten Sie die Konfigurationsdatei für Cline.
3. Fügen Sie ein:

   {
     "mcpServers": {
       "cric-wuye-ai": {
         "command": "npx",
         "args": ["@wuye-ai/mcp-server-wuye-ai@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Speichern und starten Sie Cline neu.
5. Überprüfen Sie die Verfügbarkeit des Servers innerhalb von Cline.

Beispiel für die sichere Verwaltung von API-Schlüsseln:

Verwenden Sie zur sicheren Verwaltung von API-Schlüsseln oder Geheimnissen Umgebungsvariablen in Ihrer Konfiguration:

{
  "mcpServers": {
    "cric-wuye-ai": {
      "command": "npx",
      "args": ["@wuye-ai/mcp-server-wuye-ai@latest"],
      "env": {
        "API_KEY": "${{secrets.CRICSERVICE_API_KEY}}"
      },
      "inputs": {
        "apiKey": "${{secrets.CRICSERVICE_API_KEY}}"
      }
    }
  }
}

So nutzen Sie diesen MCP in Flows

MCP in FlowHunt verwenden

Um MCP Server in Ihren FlowHunt-Workflow zu integrieren, fügen Sie zunächst die MCP-Komponente zu Ihrem Flow hinzu und verbinden Sie diese mit Ihrem KI-Agenten:

Klicken Sie auf die MCP-Komponente, um das Konfigurationspanel zu öffnen. Im Abschnitt zur System-MCP-Konfiguration tragen Sie die Details Ihres MCP Servers in folgendem JSON-Format ein:

{
  "cric-wuye-ai": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Nach der Konfiguration kann der KI-Agent diesen MCP als Tool verwenden und auf alle Funktionen und Möglichkeiten zugreifen. Denken Sie daran, “cric-wuye-ai” durch den tatsächlichen Namen Ihres MCP Servers und die URL durch Ihre eigene MCP Server-URL zu ersetzen.

Übersicht

Die ausführlichen Setup-Anweisungen und grundlegende Beispiele für Anwendungsfälle stehen einer fehlenden Dokumentation zu Ressourcen, Prompts und Tools gegenüber. Dieser MCP Server bietet grundlegende Integrationsmöglichkeiten, aber es fehlen fortgeschrittene Dokumentationsdetails. Das Fehlen von Roots- und Sampling-Details erschwert eine umfassende Bewertung.

Unsere Einschätzung

Dieser MCP Server ist einfach einzurichten und lässt sich gut mit gängigen Plattformen integrieren, allerdings fehlen Details zu Prompts, Ressourcen und Tools, was seine Flexibilität und Benutzerfreundlichkeit für Entwickler, die auf sofort einsetzbare Features hoffen, einschränkt. Wir bewerten diesen MCP Server mit 4/10 hinsichtlich Entwicklererlebnis und Dokumentationsumfang.

MCP-Bewertung