Dumpling AI MCP Server

Was macht der “Dumpling AI” MCP Server?

Der Dumpling AI MCP (Model Context Protocol) Server fungiert als Brücke zwischen KI-Assistenten und einer breiten Palette externer Datenquellen, APIs und Entwicklertools. Er ist speziell dafür konzipiert, KI-gestützte Entwicklungsworkflows zu erweitern – etwa durch Data Scraping, Inhaltsverarbeitung und Wissensmanagement sowie eine nahtlose Integration mit den Diensten von Dumpling AI. Zu den Funktionen zählen das sichere Ausführen von Agenten-Code, das Extrahieren von Informationen aus unterschiedlichen Dokumenten und die Interaktion mit APIs für Quellen wie YouTube, Karten, Nachrichten und mehr. So befähigt der Dumpling AI MCP Server KI-Clients zu Aufgaben wie Web Scraping, Datei- und Medienkonvertierung, umfassender Datenextraktion und automatisiertem Wissensmanagement. Diese Erweiterbarkeit macht ihn zum effektiven Werkzeug für die Automatisierung und Skalierung routinemäßiger Entwickler- und Forscheraufgaben.

Liste der Prompts

Im Repository sind keine expliziten Prompt-Vorlagen dokumentiert.

Liste der Ressourcen

Im Repository sind keine expliziten MCP-Ressourcen dokumentiert.

Liste der Tools

• get-youtube-transcript: Ruft das Transkript eines angegebenen YouTube-Videos ab und ermöglicht es Sprachmodellen, Videoinhalte als Text zu verarbeiten.
• (Weitere Tools – etwa für Scraping, Suche, Autovervollständigung, Dokumentenkonvertierung etc. – sind wahrscheinlich vorhanden, jedoch ist nur get-youtube-transcript im README explizit gelistet.)

Anwendungsfälle dieses MCP Servers

• YouTube-Videoanalyse: Abrufen und Analysieren von Transkripten aus YouTube-Videos zur Zusammenfassung, Sentiment-Analyse oder Wissensextraktion.
• Web-Scraping und strukturierte Datenextraktion: Automatisierte Datenerhebung und -strukturierung von Webseiten für Forschung, Lead-Generierung oder Monitoring.
• Dokumentenkonvertierung und Textextraktion: Konvertieren von PDFs, Videos oder Bildern in Text zur weiteren KI-Analyse, Zusammenfassung oder Ablage in Wissensdatenbanken.
• Ausführung von KI-Agenten-Code: Sicheres Ausführen von JavaScript- und Python-Code-Snippets für automatisierte Datenverarbeitung, Berechnungen oder API-Integrationen.
• Wissensmanagement: Automatische Extraktion, Verarbeitung und Organisation von Informationen aus verschiedensten Inhalten zur Pflege aktueller Wissensspeicher für KI-Assistenten.

Einrichtung

Windsurf

Keine windspezifischen Einrichtungshinweise im Repository gefunden.

Claude

1. Installieren Sie Smithery CLI, falls noch nicht vorhanden.
2. Führen Sie aus:

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

3. Geben Sie Ihren Dumpling AI API-Schlüssel als Umgebungsvariable (DUMPLING_API_KEY) an.
4. Starten Sie Claude Desktop und prüfen Sie, ob der MCP Server als Tool verfügbar ist.
5. Testen Sie durch Ausführen eines Dumpling AI-Befehls.

JSON-Konfigurationsbeispiel:

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

Cursor

1. Öffnen Sie die Cursor-Einstellungen.
2. Navigieren Sie zu Features > MCP Servers.
3. Klicken Sie auf “+ Add New MCP Server”.
4. Geben Sie Ihre MCP-Server-Konfiguration ein:

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

5. Speichern Sie und starten Sie Cursor ggf. neu.
6. Überprüfen Sie die Funktion, indem Sie ein Dumpling AI-Tool ausführen.

Cline

Keine Cline-spezifischen Einrichtungshinweise im Repository gefunden.

API-Schlüssel sichern

• Geben Sie Ihren DUMPLING_API_KEY immer als Umgebungsvariable im env-Feld Ihres MCP-Server-Konfigurationsblocks an. Beispiel:

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

Nutzung dieses MCP in Flows

MCP in FlowHunt nutzen

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

Klicken Sie auf die MCP-Komponente, um das Konfigurations-Panel zu öffnen. Tragen Sie im Abschnitt zur MCP-Systemkonfiguration Ihre MCP-Serverdaten in folgendem JSON-Format ein:

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

Nach der Konfiguration kann der KI-Agent dieses MCP-Tool mit allen seinen Funktionen nutzen. Denken Sie daran, “dumplingai” durch den tatsächlichen Namen Ihres MCP-Servers zu ersetzen und die URL entsprechend Ihrer eigenen MCP-Server-URL anzupassen.

Übersicht

Unsere Meinung

Der Dumpling AI MCP Server bietet eine gute Dokumentation zur Installation und ein starkes Set an Entwicklerfunktionen. Die fehlenden expliziten Prompt- und Ressourcendefinitionen schränken jedoch die Transparenz bei fortgeschrittener MCP-Anpassung ein. Das Toolset ist potenziell breit (wie im README angedeutet), aber nur ein Tool ist explizit gelistet. Sampling- und Roots-Support sind nicht dokumentiert.

MCP Score

Bewertung: 6/10.
Vorteile: Gute Kernfunktionen, klare Installationsanleitung und aktive Wartung.
Nachteile: Fehlende detaillierte MCP-Metadaten (Prompts, Ressourcen, Root/Sampling-Support) und keine umfangreiche Tool-Liste in der Dokumentation.