
Model Context Protocol (MCP) -palvelin
Model Context Protocol (MCP) -palvelin yhdistää tekoälyavustajat ulkoisiin tietolähteisiin, API-rajapintoihin ja palveluihin, mahdollistaen sujuvan monimutkaist...
Yhdistä FlowHuntin tekoälyagentit ulkoisiin API-rajapintoihin ja tietokantoihin ModelContextProtocol MCP -palvelimella reaaliaikaista, kontekstiin perustuvaa automaatiota varten.
ModelContextProtocol (MCP) -palvelin on suunniteltu siltana, joka yhdistää tekoälyavustajat monenlaisiin ulkoisiin tietolähteisiin, API-rajapintoihin ja palveluihin. Toteuttamalla Model Context Protocolin tämä palvelin mahdollistaa tekoälyasiakkaiden laajentaa kyvykkyyksiään – esimerkiksi kysellä tietokantoja, hallita tiedostoja sekä olla vuorovaikutuksessa APIen tai muiden ulkoisten järjestelmien kanssa. Integraatio yksinkertaistaa kehitystyönkulkuja sallimalla kielimallien käyttää, hakea ja käsitellä kontekstiin liittyvää dataa reaaliajassa, mikä parantaa niiden vastausten osuvuutta ja tehokkuutta. MCP-palvelin antaa kehittäjille mahdollisuuden standardoida LLM-vuorovaikutukset, automatisoida monimutkaisia työnkulkuja ja avata uusia käyttötapauksia älykkäille agenteille.
Yhtään valmista kehotepohjaa ei ole listattu repoissa tai dokumentaatiossa.
Yhtään resurssia ei ole kuvattu annetussa repokohdassa.
Yhtään työkalua ei ole määritelty tiedostossa server.py
eikä näkyvissä olevan repolinkin tiedostoissa.
Yhtään erityistä käyttötapausta ei ole esitelty annetussa repokohdassa.
"mcpServers": {
"modelcontextprotocol": {
"command": "npx",
"args": ["@atlanhq/modelcontextprotocol@latest"]
}
}
"mcpServers": {
"modelcontextprotocol": {
"command": "npx",
"args": ["@atlanhq/modelcontextprotocol@latest"]
}
}
"mcpServers": {
"modelcontextprotocol": {
"command": "npx",
"args": ["@atlanhq/modelcontextprotocol@latest"]
}
}
"mcpServers": {
"modelcontextprotocol": {
"command": "npx",
"args": ["@atlanhq/modelcontextprotocol@latest"]
}
}
API-avainten suojaaminen
"mcpServers": {
"modelcontextprotocol": {
"command": "npx",
"args": ["@atlanhq/modelcontextprotocol@latest"],
"env": {
"API_KEY": "${API_KEY}"
},
"inputs": {
"api_key": "${API_KEY}"
}
}
}
MCP:n käyttö FlowHuntissa
Lisätäksesi MCP-palvelimen FlowHuntin työnkulkuun, aloita lisäämällä MCP-komponentti työnkulkuusi ja yhdistä se tekoälyagenttiin:
Klikkaa MCP-komponenttia avataksesi asetuspaneelin. Lisää järjestelmän MCP-konfiguraatio-osioon MCP-palvelimesi tiedot seuraavalla JSON-muodolla:
{
"modelcontextprotocol": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
}
}
Kun asetukset on tehty, tekoälyagentti voi käyttää tätä MCP-palvelinta työkaluna ja hyödyntää kaikkia sen toimintoja. Muista vaihtaa “modelcontextprotocol” todellisen MCP-palvelimesi nimeksi sekä URL omaksi MCP-palvelimesi osoitteeksi.
Osa-alue | Saatavuus | Lisätiedot |
---|---|---|
Yleiskuvaus | ✅ | |
Kehotepohjalistaus | ⛔ | Ei listattu |
Resurssilistaus | ⛔ | Ei listattu |
Työkalulistaus | ⛔ | Ei listattu |
API-avainten suojaaminen | ✅ | |
Näytteenotto-tuki (vähemmän tärkeä arvioinnissa) | ⛔ | Ei määritelty |
Yhteenvedon perusteella ModelContextProtocol MCP -palvelin tarjoaa perustason käyttöönotto- ja integraatiotiedot, mutta yksityiskohtaiset kehotteet, resurssit, työkalut ja näytteenottotuki puuttuvat. Dokumentaatio vaikuttaa alustavalta tai keskeneräiseltä laajemman yleisön käyttöön.
Tämä MCP-palvelin saa heikon arvosanan dokumentaation kattavuudessa, sillä tarjolla on vain käyttöönotto- ja yleiskuvatiedot. Se soveltuu todennäköisesti lähtökohdaksi, mutta valmiskäyttöön tarvitaan lisää yksityiskohtia.
Onko LICENSE-tiedostoa | ⛔ (Ei löytynyt tästä URLista) |
---|---|
Vähintään yksi työkalu | ⛔ |
Forkkien määrä | ⛔ |
Tähtien määrä | ⛔ |
Kokonaispisteet: 2/10 (käyttöönottokuvaukset olemassa, mutta kehotteet, resurssit, työkalut ja käyttöesimerkit puuttuvat).
MCP-palvelin toimii siltana, jonka avulla tekoälyagentit voivat käyttää ulkoisia API-rajapintoja, tietokantoja ja palveluita kontekstiin perustuvaa, reaaliaikaista toimintaa ja tiedonhakua varten.
Käytä aina ympäristömuuttujia säilyttääksesi herkät avaimet ja tunnistetiedot. Esimerkki konfiguraatiosta: { "mcpServers": { "modelcontextprotocol": { "command": "npx", "args": ["@atlanhq/modelcontextprotocol@latest"], "env": { "API_KEY": "${API_KEY}" }, "inputs": { "api_key": "${API_KEY}" } } } }
Lisää MCP-komponentti työnkulkuusi ja määritä se antamalla palvelimesi tiedot järjestelmän MCP-konfiguraatioon. Esimerkki: { "modelcontextprotocol": { "transport": "streamable_http", "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url" } }. Korvaa MCP-palvelimen nimi ja URL omilla tiedoillasi.
Se standardoi LLM-vuorovaikutukset, mahdollistaa reaaliaikaisen datakäytön, automatisoi työnkulkuja ja yhdistää tekoälyagentit lähes mihin tahansa ulkoiseen järjestelmään tai APIin.
Nykyisessä dokumentaatiossa ei ole määritelty erillisiä työkaluja tai resursseja. Palvelin tarjoaa perustason integraatiomahdollisuudet, mutta yksityiskohtaisia kehotteita, resursseja tai työkalulistoja ei ole.
Yhdistä FlowHunt helposti ulkoisiin palveluihin ja tietolähteisiin ModelContextProtocol MCP -palvelimen avulla. Standardoi vuorovaikutukset ja vapauta edistynyt automaatio.
Model Context Protocol (MCP) -palvelin yhdistää tekoälyavustajat ulkoisiin tietolähteisiin, API-rajapintoihin ja palveluihin, mahdollistaen sujuvan monimutkaist...
Nopea esimerkki oman MCP-palvelimen kehittämisestä Pythonilla.
Kubernetes MCP -palvelin toimii sillanrakentajana tekoälyavustajien ja Kubernetes/OpenShift-klustereiden välillä, mahdollistaen ohjelmallisen resurssien hallinn...