Dumpling AI MCP-palvelin

Mitä “Dumpling AI” MCP-palvelin tekee?

Dumpling AI MCP (Model Context Protocol) -palvelin toimii sillan tavoin tekoälyavustajien ja monipuolisen ulkoisten tietolähteiden, API-rajapintojen ja kehittäjätyökalujen välillä. Se on suunniteltu parantamaan tekoälyavusteisia kehittäjätyönkulkuja mahdollistamalla esimerkiksi datan skrappauksen, sisällön käsittelyn ja tiedonhallinnan – saumattomasti integroituna Dumpling AI -palveluihin. Palvelin mahdollistaa turvallisten agenttikoodien suorittamisen, tiedon poiminnan monipuolisista dokumenteista sekä API-rajapintojen hyödyntämisen (esim. YouTube, kartat, uutiset jne.), joten tekoälyklientit voivat suorittaa tehtäviä kuten verkkosivujen skrappaus, tiedostojen muunto, monipuolinen datan poiminta ja automatisoitu tietopankkien hallinta. Tämä laajennettavuus tekee siitä tehokkaan työkalun rutiinien kehittäjä- ja tutkimustyön automatisointiin ja skaalaamiseen.

Kehotepohjat

Yksittäisiä kehotepohjia ei ole dokumentoitu repositoriossa.

Resurssilistaus

Repositoriossa ei ole dokumentoitu MCP-resursseja erikseen.

Työkalujen lista

• get-youtube-transcript: Hakee määritellyn YouTube-videon tekstityksen, jolloin kielimallit voivat käyttää videon sisältöä tekstimuodossa.
• (Todennäköisesti muitakin työkaluja löytyy skrappaukseen, hakuun, automaattiseen täydennykseen, dokumenttien muunnokseen jne., mutta vain get-youtube-transcript mainitaan README:ssa.)

Tämän MCP-palvelimen käyttötapaukset

• YouTube-videoanalyysi: Nouda ja analysoi YouTube-videoiden tekstityksiä sisällön tiivistämiseen, tunneanalyysiin tai tiedon poimintaan.
• Web-skrappaus ja rakenteisen datan poiminta: Automatisoi datan keruu ja rakenteistaminen verkkosivuilta esimerkiksi tutkimukseen, liidien generointiin tai seurantaan.
• Dokumenttien muunto ja tekstin poiminta: Muunna PDF-, video- tai kuva-aineisto tekstiksi jatkoanalyysiä, tiivistämistä tai tietopankkiin tallentamista varten.
• Tekoälyagentin koodin suoritus: Suorita turvallisesti JavaScript- ja Python-koodia automatisoidussa datankäsittelyssä, laskennassa tai ulkoisten API-rajapintojen integroinnissa.
• Tietopankkien hallinta: Poimi, käsittele ja järjestele tietoa automaattisesti eri sisältötyypeistä ylläpitääksesi ajantasaista tietopankkia tekoälyavustajille.

Miten ottaa käyttöön

Windsurf

Repositoriossa ei ole Windsurf-kohtaisia ohjeita.

Claude

1. Asenna Smithery CLI, jos sitä ei ole jo asennettu.
2. Suorita:

   npx -y @smithery/cli install @Dumpling-AI/mcp-server-dumplingai --client claude
   

3. Anna Dumpling AI API-avaimesi ympäristömuuttujana (DUMPLING_API_KEY).
4. Käynnistä Claude Desktop ja varmista, että MCP-palvelin löytyy työkaluna.
5. Testaa käynnistämällä Dumpling AI -komento.

JSON-konfiguraatioesimerkki:

{
  "mcpServers": {
    "dumplingai": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "mcp-server-dumplingai"],
      "env": {
        "DUMPLING_API_KEY": "<your-api-key>"
      }
    }
  }
}

Cursor

1. Avaa Cursor-asetukset.
2. Siirry kohtaan Features > MCP Servers.
3. Klikkaa “+ Lisää uusi MCP-palvelin”.
4. Syötä MCP-palvelimen kokoonpano:

{
  "mcpServers": {
    "dumplingai": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "mcp-server-dumplingai"],
      "env": {
        "DUMPLING_API_KEY": "<your-api-key>"
      }
    }
  }
}

5. Tallenna ja käynnistä Cursor uudelleen tarvittaessa.
6. Varmista toiminta käynnistämällä Dumpling AI -työkalu.

Cline

Repositoriossa ei ole Cline-kohtaisia ohjeita.

API-avainten turvaaminen

• Anna aina DUMPLING_API_KEY ympäristömuuttujana MCP-palvelimen konfiguraatiolohkon env-kentässä. Esimerkki:

{
  "mcpServers": {
    "dumplingai": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "mcp-server-dumplingai"],
      "env": {
        "DUMPLING_API_KEY": "your_api_key"
      }
    }
  }
}

Kuinka käyttää tätä MCP:tä työnkuluissa

MCP:n käyttö FlowHuntissa

Voit integroida MCP-palvelimet FlowHunt-työnkulkuusi lisäämällä MCP-komponentin työnkulkuun ja yhdistämällä sen tekoälyagenttiin:

Avaa MCP-komponentin asetuspaneeli klikkaamalla sitä. Lisää järjestelmän MCP-konfigurointiosioon palvelimesi tiedot seuraavassa JSON-muodossa:

{
  "dumplingai": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Kun konfiguraatio on tehty, tekoälyagentti voi käyttää MCP:tä työkaluna ja hyödyntää kaikkia sen toimintoja. Muista vaihtaa “dumplingai” oman MCP-palvelimesi nimeksi ja päivittää URL-osoite oman palvelimesi mukaan.

Yhteenveto

Oma arviomme

Dumpling AI MCP -palvelin tarjoaa hyvät asennusohjeet ja monipuoliset kehittäjäkeskeiset ominaisuudet. Kehotepohjien ja resurssien puute kuitenkin rajoittaa läpinäkyvyyttä kehittyneessä MCP-mukautuksessa. Työkalujen määrä on mahdollisesti laaja (README:n mukaan), mutta vain yksi työkalu mainitaan eksplisiittisesti. Näytteenottoa ja roots-tukea ei ole dokumentoitu.

MCP-pisteet

Arvosana: 6/10.
Plussat: Hyvät ydintoiminnot, selkeät asennusohjeet ja aktiivinen ylläpito.
Miinukset: Puuttuu yksityiskohtaiset MCP-metatiedot (kehotteet, resurssit, roots/näytteenottotuki) ja laaja työkalulistaus dokumentaatiossa.