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.

Valmis kasvattamaan liiketoimintaasi?

Aloita ilmainen kokeilujakso tänään ja näe tulokset muutamassa päivässä.

Pyydä demo Kirjaudu sisään

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.

Liity uutiskirjeellemme

Saa uusimmat vinkit, trendit ja tarjoukset ilmaiseksi.

Sähköpostiosoite

Tilaa

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