
Integración del Servidor Qiniu MCP
El Servidor Qiniu MCP conecta asistentes de IA y clientes LLM con los servicios de almacenamiento y multimedia de Qiniu Cloud. Permite la gestión automatizada d...
Integra el modelo de lenguaje Qwen Max en tus flujos de trabajo con este servidor MCP estable y escalable construido en Node.js/TypeScript para Claude Desktop y más.
El Servidor Qwen Max MCP es una implementación del Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) diseñada para conectar el modelo de lenguaje Qwen Max con clientes externos, como asistentes de IA y herramientas de desarrollo. Actuando como un puente, el servidor permite la integración fluida de los modelos de la serie Qwen en flujos de trabajo que requieren comprensión y generación de lenguaje avanzadas. Potencia el desarrollo permitiendo tareas como inferencia de gran contexto, razonamiento de múltiples pasos e interacciones complejas de prompts. Construido sobre Node.js/TypeScript para máxima estabilidad y compatibilidad, el servidor es especialmente adecuado para usar con Claude Desktop y soporta despliegues seguros y escalables. Con soporte para varias variantes del modelo Qwen, optimiza tanto para rendimiento como para coste, convirtiéndolo en una solución versátil para proyectos que requieren robustas capacidades de modelos de lenguaje.
No se mencionan ni describen plantillas de prompts explícitas en el repositorio.
No se documentan primitivas de recursos MCP explícitas en el repositorio.
No hay herramientas explícitas ni “server.py” (o archivo equivalente que liste herramientas ejecutables) presentes o descritas en el repositorio.
npx -y @smithery/cli install @66julienmartin/mcp-server-qwen_max --client windsurf
{
"mcpServers": [
{
"command": "npx",
"args": ["@66julienmartin/mcp-server-qwen_max", "start"]
}
]
}
{
"env": {
"DASHSCOPE_API_KEY": "<your_api_key>"
}
}
npx -y @smithery/cli install @66julienmartin/mcp-server-qwen_max --client claude
{
"mcpServers": [
{
"command": "npx",
"args": ["@66julienmartin/mcp-server-qwen_max", "start"]
}
]
}
{
"env": {
"DASHSCOPE_API_KEY": "<your_api_key>"
}
}
npx -y @smithery/cli install @66julienmartin/mcp-server-qwen_max --client cursor
{
"mcpServers": [
{
"command": "npx",
"args": ["@66julienmartin/mcp-server-qwen_max", "start"]
}
]
}
{
"env": {
"DASHSCOPE_API_KEY": "<your_api_key>"
}
}
npx -y @smithery/cli install @66julienmartin/mcp-server-qwen_max --client cline
{
"mcpServers": [
{
"command": "npx",
"args": ["@66julienmartin/mcp-server-qwen_max", "start"]
}
]
}
{
"env": {
"DASHSCOPE_API_KEY": "<your_api_key>"
}
}
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:
{
"qwen-max": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
}
}
Una vez configurado, el agente de IA podrá usar este MCP como una herramienta con acceso a todas sus funciones y capacidades. Recuerda cambiar “qwen-max” por el nombre real de tu servidor MCP (por ejemplo, “github-mcp”, “weather-api”, etc.) y reemplazar la URL por la de tu propio servidor MCP.
Sección | Disponibilidad | Detalles/Notas |
---|---|---|
Resumen | ✅ | Se proporciona resumen e información del modelo |
Lista de Prompts | ⛔ | No se documentan plantillas de prompt |
Lista de Recursos | ⛔ | No se encuentran primitivas MCP explícitas |
Lista de Herramientas | ⛔ | No se listan herramientas explícitamente |
Protección de Claves API | ✅ | Uso de variables de entorno documentado |
Soporte para Sampling (menos relevante) | ⛔ | No mencionado |
Según la información proporcionada, el Servidor Qwen Max MCP está bien documentado para la instalación y detalles del modelo, pero carece de documentación o implementación explícita de recursos MCP, herramientas o plantillas de prompts en el repositorio público. Esto limita su extensibilidad y utilidad inmediata para características avanzadas de MCP.
Calificaríamos este servidor MCP con un 5/10. Si bien su instalación y soporte para modelos son claros y el proyecto es de código abierto con una licencia permisiva, la falta de herramientas, recursos y plantillas de prompt documentadas reduce su valor inmediato para flujos de trabajo que dependen de todas las capacidades de MCP.
¿Tiene LICENSE? | ✅ |
---|---|
¿Tiene al menos una herramienta? | ⛔ |
Número de Forks | 6 |
Número de Stars | 19 |
El Servidor Qwen Max MCP es un servidor del Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) que conecta Qwen Max y modelos de lenguaje relacionados con clientes externos y herramientas de desarrollo. Permite inferencia de gran contexto, razonamiento de múltiples pasos y hace que los modelos Qwen sean accesibles mediante una interfaz unificada.
Permite chat e inferencia de gran contexto (hasta 32,768 tokens), experimentación con modelos, integración fluida con Claude Desktop, acceso vía API para crear asistentes o automatizaciones, y gestión de costes de tokens para despliegues.
No, el repositorio público actual no documenta ninguna plantilla de prompt explícita, primitivas de recursos MCP o herramientas ejecutables para este servidor.
Guarda tu DASHSCOPE_API_KEY en variables de entorno como se muestra en las instrucciones de configuración para cada cliente. Esto mantiene las claves sensibles fuera de tu código fuente y archivos de configuración.
Sí, el servidor es de código abierto con una licencia permisiva, lo que lo hace adecuado tanto para experimentación como para uso en producción.
Está bien documentado para la instalación e integración de modelos, pero carece de soporte inmediato para herramientas, recursos o plantillas de prompt, lo que resulta en una puntuación global de 5/10.
Desbloquea capacidades de IA de gran contexto e integración fluida con el Servidor Qwen Max MCP. Comienza a construir con modelos de lenguaje avanzados ahora.
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