Serveur MCP CRIC物业AI

Que fait le Serveur MCP “CRIC物业AI” ?

Le Serveur MCP CRIC物业AI est conçu pour servir de passerelle entre les assistants IA et les données, API ou services externes de gestion immobilière. En s’appuyant sur le Model Context Protocol (MCP), ce serveur permet aux outils et agents pilotés par l’IA d’exécuter des workflows tels que l’interrogation de bases de données immobilières, la gestion de fichiers ou l’interaction avec des API tierces liées à la gestion immobilière. Le Serveur MCP CRIC物业AI facilite l’accès à des informations structurées et à des outils opérationnels, simplifiant ainsi l’automatisation et l’optimisation des tâches de gestion immobilière via des applications IA. Ses capacités d’intégration permettent d’améliorer l’efficacité et d’uniformiser les interactions entre clients IA et divers services backend.

Liste des prompts

Aucun modèle de prompt n’a été trouvé dans le dépôt ou la documentation.

Liste des ressources

Aucune ressource explicite n’est documentée dans le dépôt ou la documentation.

Liste des outils

Aucune définition d’outil n’a été trouvée dans server.py ou fichiers équivalents.

Cas d’usage de ce Serveur MCP

• Interrogation de données immobilières : permet aux agents IA d’accéder à des informations de gestion à jour pour l’analyse et le reporting.
• Automatisation de workflows : facilite l’automatisation des tâches de gestion courante par l’intégration avec des services externes.
• Intégration API : fournit des endpoints pour connecter des plateformes de gestion immobilière à d’autres solutions logicielles.
• Gestion de fichiers/données : prend en charge les opérations sur les fichiers et la gestion structurée de documents liés à l’immobilier.
• Enrichissement d’assistants IA : permet aux assistants virtuels d’effectuer des actions contextuelles dans des scénarios de gestion immobilière.

Comment l’installer

Windsurf

1. Assurez-vous que Node.js est installé sur votre machine.
2. Ouvrez votre fichier de configuration Windsurf.
3. Ajoutez le Serveur MCP CRIC物业AI à l’aide de l’extrait JSON suivant :

   {
     "mcpServers": {
       "cric-wuye-ai": {
         "command": "npx",
         "args": ["@wuye-ai/mcp-server-wuye-ai@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Enregistrez la configuration et redémarrez Windsurf.
5. Vérifiez que le serveur fonctionne dans l’interface Windsurf.

Claude

1. Installez Node.js si ce n’est pas déjà fait.
2. Modifiez le fichier de configuration de Claude pour inclure le serveur MCP.
3. Ajoutez la section suivante dans mcpServers :

   {
     "mcpServers": {
       "cric-wuye-ai": {
         "command": "npx",
         "args": ["@wuye-ai/mcp-server-wuye-ai@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Enregistrez vos modifications et redémarrez Claude.
5. Confirmez l’activation du serveur via l’interface de Claude.

Cursor

1. Prérequis : Node.js installé.
2. Accédez au fichier de configuration de Cursor.
3. Ajoutez :

   {
     "mcpServers": {
       "cric-wuye-ai": {
         "command": "npx",
         "args": ["@wuye-ai/mcp-server-wuye-ai@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Enregistrez et redémarrez Cursor.
5. Vérifiez que le Serveur MCP CRIC物业AI apparaît dans la liste des outils.

Cline

1. Assurez-vous que Node.js est installé.
2. Trouvez et modifiez le fichier de configuration de Cline.
3. Insérez :

   {
     "mcpServers": {
       "cric-wuye-ai": {
         "command": "npx",
         "args": ["@wuye-ai/mcp-server-wuye-ai@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Enregistrez et redémarrez Cline.
5. Vérifiez que le serveur est disponible depuis Cline.

Exemple de sécurisation des clés API :

Pour gérer de façon sécurisée les clés API ou secrets, utilisez des variables d’environnement dans votre configuration :

{
  "mcpServers": {
    "cric-wuye-ai": {
      "command": "npx",
      "args": ["@wuye-ai/mcp-server-wuye-ai@latest"],
      "env": {
        "API_KEY": "${{secrets.CRICSERVICE_API_KEY}}"
      },
      "inputs": {
        "apiKey": "${{secrets.CRICSERVICE_API_KEY}}"
      }
    }
  }
}

Comment utiliser ce MCP dans vos flux

Utilisation du MCP dans FlowHunt

Pour intégrer des serveurs MCP dans votre flux FlowHunt, commencez par ajouter le composant MCP à votre flux et reliez-le à votre agent IA :

Cliquez sur le composant MCP pour ouvrir le panneau de configuration. Dans la section configuration MCP système, insérez les détails de votre serveur MCP avec ce format JSON :

{
  "cric-wuye-ai": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Une fois configuré, l’agent IA peut utiliser ce MCP comme un outil avec accès à toutes ses fonctions et capacités. Pensez à remplacer “cric-wuye-ai” par le nom réel de votre serveur MCP et à renseigner l’URL de votre propre serveur MCP.

Vue d’ensemble

Entre des instructions d’installation détaillées, quelques exemples d’usages basiques et l’absence de détails sur les ressources, prompts et outils, ce serveur MCP offre une intégration fondamentale mais manque de profondeur documentaire. L’absence de Roots et de détails sur le sampling limite une évaluation avancée.

Notre avis

Ce serveur MCP est simple à installer et s’intègre bien aux plateformes courantes, mais il manque de détails sur les prompts, ressources et outils, ce qui réduit sa flexibilité et son adoption par les développeurs en quête de fonctionnalités prêtes à l’emploi. Nous attribuons à ce serveur MCP la note de 4/10 pour l’expérience développeur et la complétude de la documentation.

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