CRIC物业AI MCP Server

¿Qué hace el servidor “CRIC物业AI” MCP?

CRIC物业AI MCP Server está diseñado para servir de puente entre asistentes de IA y datos, API o servicios externos de gestión de propiedades. Aprovechando el Model Context Protocol (MCP), este servidor permite que herramientas y agentes basados en IA ejecuten flujos de trabajo como consultas a bases de datos inmobiliarias, gestión de archivos o interacción con API de terceros relevantes para la gestión de propiedades. El CRIC物业AI MCP Server simplifica el acceso a información estructurada y herramientas operativas, facilitando a desarrolladores y organizaciones automatizar y mejorar tareas de gestión inmobiliaria mediante aplicaciones potenciadas por IA. Sus capacidades de integración permiten una mayor eficiencia e interacciones estandarizadas entre clientes de IA y diversos servicios backend.

Lista de Prompts

No se encontraron plantillas de prompts en el repositorio ni en la documentación.

Lista de Recursos

No se documentaron recursos explícitos en el repositorio ni en la documentación.

Lista de Herramientas

No se encontraron definiciones de herramientas en server.py ni en archivos equivalentes.

Casos de uso de este MCP Server

• Consulta de datos de propiedades: Permite a los agentes de IA consultar información actualizada de gestión inmobiliaria para análisis e informes.
• Automatización de flujos de trabajo: Facilita la automatización de tareas rutinarias en la gestión de propiedades mediante integración con servicios externos.
• Integración de API: Proporciona endpoints para conectar plataformas de gestión de propiedades con otras soluciones de software.
• Gestión de archivos/datos: Soporta operaciones de archivos y gestión de datos estructurados para documentos relacionados con propiedades.
• Mejora de asistentes de IA: Potencia asistentes virtuales con acciones contextuales para escenarios de gestión inmobiliaria.

Cómo configurarlo

Windsurf

1. Asegúrate de que Node.js esté instalado en tu máquina.
2. Abre tu archivo de configuración de Windsurf.
3. Agrega el CRIC物业AI MCP Server usando el siguiente fragmento JSON:

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

4. Guarda la configuración y reinicia Windsurf.
5. Verifica que el servidor esté en funcionamiento en la interfaz de Windsurf.

Claude

1. Instala Node.js si aún no está presente.
2. Edita el archivo de configuración de Claude para incluir el servidor MCP.
3. Inserta lo siguiente en la sección mcpServers:

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

4. Guarda los cambios y reinicia Claude.
5. Confirma que el servidor está activo a través de la interfaz de Claude.

Cursor

1. Prerrequisito: Node.js instalado.
2. Accede al archivo de configuración de Cursor.
3. Agrega:

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

4. Guarda y reinicia Cursor.
5. Comprueba que CRIC物业AI MCP Server aparece en la lista de herramientas.

Cline

1. Asegúrate de que Node.js esté instalado.
2. Busca y edita el archivo de configuración para Cline.
3. Inserta:

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

4. Guarda y reinicia Cline.
5. Verifica que el servidor esté disponible desde Cline.

Ejemplo de gestión segura de claves API:

Para gestionar de forma segura claves API o secretos, utiliza variables de entorno en tu configuración:

{
  "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}}"
      }
    }
  }
}

Cómo utilizar este MCP en flujos

Uso de MCP en FlowHunt

Para integrar servidores MCP en tu flujo de trabajo de FlowHunt, comienza añadiendo el componente MCP a tu flujo y conectándolo a tu agente de IA:

Haz clic en el componente MCP para abrir el panel de configuración. En la sección de configuración del sistema MCP, inserta los detalles de tu servidor MCP usando este formato JSON:

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

Una vez configurado, el agente de IA podrá utilizar este MCP como herramienta con acceso a todas sus funciones y capacidades. Recuerda cambiar “cric-wuye-ai” por el nombre real de tu servidor MCP y reemplazar la URL por la de tu propio servidor MCP.

Resumen

Entre las completas instrucciones de configuración, los ejemplos básicos de casos de uso y la falta de detalles sobre recursos, prompts y herramientas, este servidor MCP parece ofrecer una integración básica pero carece de profundidad en su documentación. La ausencia de detalles sobre Roots y Sampling limita la evaluación avanzada.

Nuestra opinión

Este servidor MCP es sencillo de configurar e integra bien con plataformas habituales, pero carece de detalles sobre prompts, recursos y herramientas, lo que reduce su flexibilidad y facilidad de adopción para desarrolladores que buscan características listas para usar. Calificamos este MCP server con un 4/10 en experiencia general para desarrolladores y completitud de documentación.

Puntuación MCP