Serveur MCP Dumpling AI

Que fait le serveur MCP “Dumpling AI” ?

Le serveur MCP (Model Context Protocol) Dumpling AI agit comme un pont entre les assistants IA et une large suite de sources de données externes, d’API et d’outils de développement. Il est spécialement conçu pour optimiser les flux de travail de développement assisté par l’IA en permettant l’extraction de données, le traitement de contenu et la gestion des connaissances, tout en s’intégrant de façon transparente aux services Dumpling AI. Grâce à ses fonctionnalités d’exécution de code sécurisé, d’extraction d’informations à partir de documents variés et d’interaction avec des API de sources telles que YouTube, cartes, actualités et bien d’autres, le serveur MCP Dumpling AI permet aux clients IA d’effectuer des tâches telles que le web scraping, la conversion de fichiers, l’extraction de données riches et la gestion automatisée de bases de connaissances. Cette extensibilité en fait un outil efficace pour automatiser et faire évoluer les tâches répétitives des développeurs et des chercheurs.

Liste des prompts

Aucun modèle de prompt explicite n’est documenté dans le dépôt.

Liste des ressources

Aucune ressource MCP explicite n’est documentée dans le dépôt.

Liste des outils

• get-youtube-transcript : Récupère la transcription d’une vidéo YouTube spécifiée, permettant aux modèles de langage d’accéder au contenu vidéo sous forme de texte.
• (De nombreux autres outils existent probablement pour le scraping, la recherche, l’autocomplétion, la conversion de documents, etc., mais seul get-youtube-transcript est indiqué directement dans le README.)

Cas d’usage de ce serveur MCP

• Analyse de vidéos YouTube : Récupérez et analysez les transcriptions de vidéos YouTube pour la synthèse de contenu, l’analyse de sentiment ou l’extraction de connaissances.
• Web scraping et extraction de données structurées : Automatisez la collecte et la structuration de données à partir de sites web pour la recherche, la génération de leads ou la veille.
• Conversion de documents et extraction de texte : Convertissez des PDF, vidéos ou images en texte pour une analyse IA avancée, la synthèse ou l’archivage dans des bases de connaissances.
• Exécution de code d’agent IA : Exécutez de façon sécurisée des extraits de code JavaScript et Python pour le traitement automatisé de données, le calcul ou l’intégration à des API externes.
• Gestion de bases de connaissances : Extrayez, traitez et organisez automatiquement l’information à partir de multiples types de contenu pour maintenir à jour les bases de connaissances d’assistants IA.

Comment l’installer

Windsurf

Aucune instruction spécifique à Windsurf n’a été trouvée dans le dépôt.

Claude

1. Installez Smithery CLI si ce n’est pas déjà fait.
2. Exécutez :

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

3. Fournissez votre clé API Dumpling AI en tant que variable d’environnement (DUMPLING_API_KEY).
4. Lancez Claude Desktop et vérifiez que le serveur MCP est disponible comme outil.
5. Testez en invoquant une commande Dumpling AI.

Exemple de configuration JSON :

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

Cursor

1. Ouvrez les paramètres de Cursor.
2. Rendez-vous dans Fonctionnalités > Serveurs MCP.
3. Cliquez sur « + Ajouter un nouveau serveur MCP ».
4. Entrez la configuration de votre serveur MCP :

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

5. Enregistrez et redémarrez Cursor si nécessaire.
6. Vérifiez le bon fonctionnement en exécutant un outil Dumpling AI.

Cline

Aucune instruction spécifique à Cline n’a été trouvée dans le dépôt.

Sécurisation des clés API

• Fournissez toujours votre DUMPLING_API_KEY via des variables d’environnement dans le champ env du bloc de configuration de votre serveur MCP. Exemple :

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

Comment utiliser ce MCP dans les flux

Utiliser le MCP dans FlowHunt

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

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

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

Une fois configuré, l’agent IA pourra utiliser ce MCP comme un outil avec accès à toutes ses fonctions et capacités. N’oubliez pas d’adapter “dumplingai” au nom réel de votre serveur MCP et de remplacer l’URL par celle de votre propre serveur MCP.

Vue d’ensemble

Notre avis

Le serveur MCP Dumpling AI présente une bonne documentation pour l’installation et un ensemble de fonctionnalités orientées développeur. Cependant, l’absence de définitions explicites de prompts et de ressources limite la transparence pour la personnalisation avancée du MCP. L’ensemble d’outils est potentiellement large (comme le suggère le README), mais un seul outil est listé explicitement. La prise en charge du sampling et des racines n’est pas documentée.

Score MCP

Note : 6/10.
Points forts : Bonnes fonctionnalités de base, documentation claire pour l’installation, maintenance active.
Points faibles : Métadonnées MCP limitées (prompts, ressources, support racines/sampling) et liste d’outils peu exhaustive dans la documentation.