Yunxin MCP-palvelin

Mitä “yunxin” MCP-palvelin tekee?

Yunxin MCP (Model Context Protocol) -palvelin on suunniteltu yhdistämään tekoälyavustajat NetEase Yunxinin IM- (pikaviesti) ja RTC- (reaaliaikainen viestintä) palveluihin. Tarjoamalla joukon työkaluja viestintään ja reaaliaikaisen datan hyödyntämiseen, yunxin-mcp-server mahdollistaa tekoälypohjaiset työnkulut, kuten keskusteluhistorian kyselyt, ryhmäviestinnän hallinnan, RTC-laadun seurantamittarit ja sovellusanalytiikan keräämisen. Tämä integraatio antaa kehittäjille ja ylläpitäjille mahdollisuuden automatisoida toimintoja, analysoida viestintätrendejä, valvoa RTC-terveyttä ja parantaa käyttäjäkokemusta tuomalla ajankohtaista dataa ja toimintoja LLM-agenttien ja ulkoisten järjestelmien käyttöön.

Kehotepohjien lista

Arkistossa ei mainita kehotepohjia.

Resurssien lista

Arkistossa tai dokumentaatiossa ei ole eriteltyjä resursseja.

Työkalujen lista

• send_p2p_msg / send_team_msg
  Lähetä yksittäis- tai ryhmäviestejä annettujen lähettäjä-/vastaanottajatunnusten tai ryhmä-ID:en perusteella. Hyödyllinen operatiivisten tai tiedoteviestien automatisointiin.
• query_p2p_msg_history / query_team_msg_history
  Kysy yksittäis- tai ryhmäkeskustelujen historiaa aikavälillä – soveltuu operatiivisiin ja analyysityönkulkuihin.
• query_application_im_daily_stats
  Nouda päivittäisiä IM-sovelluksen tilastoja, kuten aktiiviset käyttäjät, viestimäärät, tallennustila ja callback-mittarit.
• query_rtc_room_members / query_rtc_room_members_by_uids
  Hae RTC-huoneiden jäsenistä tietoja, kuten online-aika, sijainti, operaattori ja laitetiedot.
• query_rtc_room_stuck_rate / query_rtc_room_user_stuck_rate
  Pääset käsiksi huone- tai käyttäjätason ääni-/videopätkimistilastoihin palvelun laadun seurantaa varten.
• query_rtc_room_top_20
  Listaa 20 aktiivisinta RTC-huonetta mittareilla kuten käyttäjämäärä, liittymisviive, ääni-/videopätkiminen ja verkkoviiveet.

Tämä MCP-palvelimen käyttötapaukset

• Automaattiset viestioperaatiot
  Automatisoi IM-viestien lähetys yksittäisille käyttäjille tai ryhmille ja paranna tavoittavuutta sekä sitoutumista.
• Historiallisen datan analyysi
  Nouda ja analysoi keskusteluhistorioita vaatimustenmukaisuuden, asiakastuen tai operatiivisen näkemyksen vuoksi.
• Sovelluksen tilan valvonta
  Seuraa päivittäisiä sovellustilastoja poikkeavuuksien tunnistamiseksi, käyttäjäaktiivisuuden seuraamiseksi ja palvelun luotettavuuden varmistamiseksi.
• RTC-laadun valvonta
  Seuraa RTC-huoneiden ja käyttäjien mittareita laadun ongelmien tunnistamiseksi ja ratkaisemiseksi ennakoivasti.
• Huoneanalytiikka ja raportointi
  Yhdistä ja analysoi parhaiten toimivia RTC-huoneita infrastruktuurin optimointiin ja käyttäjäkokemuksen parantamiseen.

Miten asennus tehdään

Windsurf

1. Varmista, että Python ja tarvittavat riippuvuudet on asennettu.
2. Etsi Windsurfin määritystiedosto (esim. .windsurf/config.json).
3. Lisää yunxin MCP-palvelin mcpServers-osioon sopivalla komennolla ja argumenteilla.
4. Tallenna tiedosto ja käynnistä Windsurf uudelleen.
5. Varmista, että yunxin MCP-palvelin näkyy käyttöliittymässä.

{
  "mcpServers": {
    "yunxin-mcp": {
      "command": "yunxin-mcp-server",
      "args": []
    }
  }
}

Claude

1. Asenna Python ja riippuvuudet yunxin-mcp-serverille.
2. Etsi Clauden MCP-palvelimen määritystiedosto.
3. Lisää seuraava JSON-pätkä MCP-määritykseen.
4. Tallenna ja käynnistä Claude uudelleen.
5. Varmista yunxin-mcp-serverin toimivuus.

{
  "mcpServers": {
    "yunxin-mcp": {
      "command": "yunxin-mcp-server",
      "args": []
    }
  }
}

Cursor

1. Varmista, että Python ja riippuvuudet on asennettu.
2. Avaa Cursorin asetukset tai määritystiedosto.
3. Lisää yunxin MCP-palvelin mcpServers-osioon.
4. Tallenna muutokset ja käynnistä Cursor uudelleen.
5. Tarkista yunxin MCP-integraatio.

{
  "mcpServers": {
    "yunxin-mcp": {
      "command": "yunxin-mcp-server",
      "args": []
    }
  }
}

Cline

1. Asenna Python ja yunxin-mcp-serverin riippuvuudet.
2. Avaa Clinen määritystiedosto.
3. Rekisteröi yunxin MCP-palvelin seuraavalla JSONilla.
4. Tallenna ja käynnistä Cline uudelleen.
5. Varmista, että palvelin on aktiivinen.

{
  "mcpServers": {
    "yunxin-mcp": {
      "command": "yunxin-mcp-server",
      "args": []
    }
  }
}

API-avainten suojaus:
Käytä ympäristömuuttujia arkaluonteisten tietojen suojaamiseen. Esimerkki env- ja inputs-käytöstä:

{
  "mcpServers": {
    "yunxin-mcp": {
      "command": "yunxin-mcp-server",
      "args": [],
      "env": {
        "YUNXIN_API_KEY": "${YUNXIN_API_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "api_key": "${YUNXIN_API_KEY}"
      }
    }
  }
}

MCP:n käyttö työnkuluissa

MCP:n käyttö FlowHuntissa

Lisätäksesi MCP-palvelimet FlowHunt-työnkulkuun, aloita lisäämällä MCP-komponentti työnkulkuun ja yhdistä se tekoälyagenttiin:

Klikkaa MCP-komponenttia avataksesi määrityspaneelin. Järjestelmän MCP-määritysosioon syötä palvelimesi tiedot seuraavassa JSON-muodossa:

{
  "yunxin-mcp": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Kun määritys on valmis, tekoälyagenttisi voi käyttää tätä MCP:tä työkaluna kaikkine toimintoineen. Muista vaihtaa “yunxin-mcp” MCP-palvelimesi oikeaan nimeen ja korvata osoite omalla MCP-palvelimen URL-osoitteellasi.

Yhteenveto

Arvioisin tämän MCP-palvelimen arvosanaksi 6/10. Se tarjoaa selkeät työkalurajapinnat ja asennusohjeet, mutta puuttuu kehotepohjat, resurssimääritykset ja tuki edistyneille MCP-ominaisuuksille (roots, sampling).

MCP-pisteet