Tianji MCP Server

Was macht der “Tianji” MCP Server?

Der Tianji MCP (Model Context Protocol) Server wurde entwickelt, um KI-Assistenten mit externen Datenquellen, APIs oder Diensten zu verbinden und so Entwicklungs-Workflows zu verbessern und dynamischere KI-Fähigkeiten zu ermöglichen. Als Brücke zwischen KI-Modellen und realen Ressourcen befähigt der Tianji MCP Server KI-Systeme, eine Vielzahl von Aufgaben auszuführen – etwa Datenbankabfragen, Dateiverwaltung oder die Interaktion mit unterschiedlichen APIs. Dadurch wird die nahtlose Integration externer Daten und Funktionen in KI-basierte Anwendungen erleichtert und es Entwicklern ermöglicht, intelligente Systeme zu bauen, die aktuelle Informationen, Automatisierung oder operativen Kontext aus externen Quellen benötigen.

Liste der Prompts

In den verfügbaren Dateien oder der Dokumentation wurden keine Prompt-Vorlagen angegeben.

Liste der Ressourcen

Es wurden keine expliziten Ressourcen in der verfügbaren Dokumentation oder den Dateien aufgeführt.

Liste der Tools

In der server.py oder den verfügbaren Dateien im bereitgestellten Repository-Pfad wurden keine Tools beschrieben.

Anwendungsfälle dieses MCP Servers

In der verfügbaren Repository-Dokumentation wurden keine spezifischen Anwendungsfälle beschrieben.

Einrichtung

Windsurf

1. Stellen Sie sicher, dass Node.js und npm installiert sind.
2. Suchen Sie die Windsurf-Konfigurationsdatei (z. B. windsurf.config.json).
3. Fügen Sie den Tianji MCP Server zum Objekt mcpServers hinzu:

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

4. Speichern Sie die Konfiguration und starten Sie Windsurf neu.
5. Überprüfen Sie die Einrichtung, indem Sie den Verbindungsstatus des MCP-Servers prüfen.

Claude

1. Stellen Sie sicher, dass Node.js installiert ist.
2. Öffnen Sie die Konfigurationsdatei von Claude.
3. Fügen Sie die Konfiguration für den Tianji MCP Server ein:

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

4. Speichern und starten Sie Claude neu.
5. Überprüfen Sie die Logs, um die erfolgreiche Verbindung zu bestätigen.

Cursor

1. Installieren Sie Node.js, falls noch nicht vorhanden.
2. Suchen Sie die cursor.config.json oder die entsprechende Konfigurationsdatei.
3. Fügen Sie den Tianji MCP Server hinzu:

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

4. Speichern und starten Sie Cursor neu.
5. Validieren Sie die Integration über die Benutzeroberfläche oder die Logs.

Cline

1. Stellen Sie sicher, dass Node.js installiert ist.
2. Öffnen Sie die Cline-Konfigurationsdatei.
3. Fügen Sie folgendes JSON-Snippet hinzu:

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

4. Speichern Sie die Änderungen und starten Sie Cline neu.
5. Bestätigen Sie, dass der MCP-Server läuft.

Sicherer Umgang mit API-Schlüsseln

Verwenden Sie Umgebungsvariablen zur Verwaltung von Geheimnissen. Beispielkonfiguration:

{
  "mcpServers": {
    "tianji": {
      "command": "npx",
      "args": ["@tianji/mcp-server@latest"],
      "env": {
        "API_KEY": "${API_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "apiKey": "${API_KEY}"
      }
    }
  }
}

Verwendung dieses MCP in Flows

Einsatz von MCP in FlowHunt

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 Konfigurationspanel zu öffnen. Tragen Sie im Bereich System-MCP-Konfiguration die Details Ihres MCP-Servers in folgendem JSON-Format ein:

{ “tianji”: { “transport”: “streamable_http”, “url”: “https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url" } }

Nach der Konfiguration kann der KI-Agent diesen MCP als Tool nutzen und hat Zugriff auf alle Funktionen und Möglichkeiten. Denken Sie daran, “tianji” durch den tatsächlichen Namen Ihres MCP-Servers zu ersetzen und die URL entsprechend Ihrer eigenen MCP-Server-Adresse anzupassen.

Übersicht

Basierend auf den obigen Informationen befindet sich der Tianji MCP Server in Bezug auf MCP-spezifische Features wie Prompts, Ressourcen und Tools offenbar in einem frühen oder undokumentierten Zustand. Die Einrichtungsanleitungen sind klar, praktische Fähigkeiten sind jedoch im untersuchten Code oder README nicht dokumentiert.

MCP Score

Ich würde diesem MCP Server auf Basis der verfügbaren Dokumentation und Funktionsvollständigkeit eine 2/10 geben, da er für Nutzer und Entwickler kaum praktische Details oder Beispiele bietet und in den bereitgestellten Dateien keine implementierten MCP-Primitiven oder Tools nachweisbar sind.