Inoyu MCP Unomi Server-Integration

Was macht der “Inoyu” MCP Server?

Der Inoyu MCP Unomi Server ist ein Model Context Protocol (MCP) Server, der das MCP von Anthropic mit der Apache Unomi Customer Data Platform (CDP) integriert. Dadurch können KI-Assistenten wie Claude in Unomi gespeicherte Nutzerprofile verwalten und kontextbasiert darauf zugreifen, was eine kontextbewusste, persistente Nutzung von Nutzerdaten über verschiedene Sitzungen hinweg ermöglicht. Der Server unterstützt das Auffinden und Anlegen von Profilen per E-Mail, das Verwalten von Profileigenschaften, Sitzungsverwaltung und Bereichsmanagement zur Kontextisolation. Indem diese Möglichkeiten über MCP bereitgestellt werden, ermöglicht der Inoyu Server KI-Agenten fortgeschrittene Nutzerdatenoperationen wie das Abrufen oder Aktualisieren von Nutzerinformationen – und verbessert so Entwicklungs-Workflows, die persistentes, kontextreiches Nutzerdatenmanagement erfordern.

Liste der Prompts

Im Repository oder in der Dokumentation sind keine Prompt-Templates aufgelistet.

Liste der Ressourcen

Es sind keine expliziten MCP-Ressourcen im verfügbaren Repository dokumentiert oder gelistet.

Liste der Tools

• get_my_profile
  Ruft das Nutzerprofil mithilfe von Umgebungsvariablen ab. Unterstützt das Abrufen von Segment- und Score-Informationen und generiert eine Sitzungs-ID basierend auf dem aktuellen Datum.

• update_my_profile
  Aktualisiert Eigenschaften des Nutzerprofils. Akzeptiert ein Objekt mit Schlüssel-Wert-Paaren, das verschiedene Datentypen (String, Zahl, Boolean, Null) unterstützt.

• get_profile
  Ruft ein spezifisches Profil anhand seiner ID aus Unomi ab und liefert die vollständigen Profildaten zurück.

• search_profiles
  Durchsucht Profile anhand eines Abfrage-Strings mit optionalen Parametern für Limit und Offset. Die Suche erfolgt in den Feldern firstName, lastName und email.

Anwendungsfälle dieses MCP Servers

• Personalisierte KI-Konversationen
  Ermöglicht KI-Assistenten, Nutzerinformationen (wie Name, Präferenzen oder Abonnementstatus) zu speichern und zu aktualisieren, um über Sitzungen hinweg ein individuelleres Erlebnis zu bieten.
• Kundendatenmanagement
  Vereinfacht das Auffinden, Aktualisieren oder Abrufen von Kundenprofilen direkt aus Unomi und optimiert so Support- und CRM-Workflows für Entwickler.
• Nutzersegmentierung und Targeting
  Bietet Zugriff auf Profile, Segmente und Scores, sodass Entwickler Nutzer segmentieren und Inhalte oder Angebote über KI-gestützte Workflows gezielt ausspielen können.
• Kontextuelle Sitzungsverwaltung
  Automatisiert das Sitzungsmanagement mittels datumsbasierter IDs und stellt sicher, dass Nutzerkontext über verschiedene Interaktionen hinweg erhalten und isoliert bleibt.
• Profil-Suche und Auditing
  Ermöglicht die Suche über Profile hinweg für Compliance-, Audit- oder Analysezwecke und erleichtert so die programmatische Verwaltung großer Nutzerdatenbanken.

Einrichtung

Windsurf

Es sind keine spezifischen Windsurf-Anweisungen vorhanden.

Claude

1. Stellen Sie sicher, dass die Voraussetzungen erfüllt sind (Node.js und npx).
2. Lokalisieren Sie die Konfigurationsdatei:
   • macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
   • Windows: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json
3. Fügen Sie die Inoyu MCP Unomi Server-Konfiguration hinzu:

{
  "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"
      }
    }
  }
}

4. Speichern Sie die Konfiguration.
5. Starten Sie Claude Desktop neu, um die Änderungen zu übernehmen und zu prüfen, ob der Server/die Tools erkannt werden.

API-Keys absichern

Verwenden Sie den env-Bereich in der JSON-Konfiguration, um sensible Zugangsdaten als Umgebungsvariablen zu setzen.

Cursor

Es sind keine spezifischen Cursor-Anweisungen vorhanden.

Cline

Es sind keine spezifischen Cline-Anweisungen vorhanden.

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 Konfigurationsfenster zu öffnen. Im Bereich System-MCP-Konfiguration fügen Sie die Details Ihres MCP-Servers im folgenden JSON-Format ein:

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

Nach der Konfiguration kann der KI-Agent diesen MCP als Tool mit Zugriff auf alle Funktionen nutzen. Denken Sie daran, “inoyu-unomi” nach Ihren Wünschen zu benennen und die URL durch die Adresse Ihres MCP-Servers zu ersetzen.

Übersicht

Unsere Meinung

Dieser MCP-Server bietet eine solide Integration für das Profilmanagement mit Apache Unomi über ein klares Set an Tools und eine unkomplizierte Einrichtung für Claude Desktop. Das Fehlen von Prompt-Templates, expliziten Ressourcen und plattformspezifischen Anweisungen für Windsurf, Cursor und Cline begrenzt jedoch die Vollständigkeit. Für Experimente und zum Lernen ist er in diesem Stadium am besten geeignet.

MCP Score

Bewertung: 6/10
Der Inoyu MCP Unomi Server ist vielversprechend für Unomi-Profilmanagement und KI-Integration, aber sein früher Entwicklungsstand, das Fehlen von Ressourcen/Prompts und die eingeschränkte Multi-Plattform-Unterstützung verringern seinen aktuellen Nutzen für eine breite Entwickler-Zielgruppe.