
Server Model Context Protocol (MCP)
Il Server Model Context Protocol (MCP) collega assistenti AI a fonti di dati esterne, API e servizi, consentendo un'integrazione semplificata di workflow comple...
Collega senza soluzione di continuità assistenti AI con sistemi di gestione immobiliare per automazione intelligente e accesso ai dati con CRIC物业AI MCP Server.
CRIC物业AI MCP Server è progettato per fungere da ponte tra assistenti AI e dati, API o servizi esterni di gestione immobiliare. Sfruttando il Model Context Protocol (MCP), questo server consente a strumenti e agenti guidati da AI di eseguire flussi di lavoro come l’interrogazione di database immobiliari, la gestione di file o l’interazione con API di terze parti rilevanti per la gestione degli immobili. Il CRIC物业AI MCP Server semplifica l’accesso a informazioni strutturate e strumenti operativi, facilitando per sviluppatori e organizzazioni l’automazione e il miglioramento delle attività di gestione immobiliare tramite applicazioni AI. Le sue capacità di integrazione permettono maggiore efficienza e interazioni standardizzate tra client AI e servizi backend eterogenei.
Nessun modello di prompt è stato trovato nel repository o nella documentazione.
Nessuna risorsa esplicita è documentata nel repository o nella documentazione.
Nessuna definizione di strumento è stata trovata in server.py o file equivalenti.
{
"mcpServers": {
"cric-wuye-ai": {
"command": "npx",
"args": ["@wuye-ai/mcp-server-wuye-ai@latest"]
}
}
}
{
"mcpServers": {
"cric-wuye-ai": {
"command": "npx",
"args": ["@wuye-ai/mcp-server-wuye-ai@latest"]
}
}
}
{
"mcpServers": {
"cric-wuye-ai": {
"command": "npx",
"args": ["@wuye-ai/mcp-server-wuye-ai@latest"]
}
}
}
{
"mcpServers": {
"cric-wuye-ai": {
"command": "npx",
"args": ["@wuye-ai/mcp-server-wuye-ai@latest"]
}
}
}
Esempio per la gestione sicura delle chiavi API:
Per gestire in modo sicuro chiavi API o segreti, utilizza variabili d’ambiente nella tua configurazione:
{
"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}}"
}
}
}
}
Utilizzo di MCP in FlowHunt
Per integrare server MCP nel tuo workflow FlowHunt, inizia aggiungendo il componente MCP al tuo flusso e collegandolo al tuo agente AI:
Clicca sul componente MCP per aprire il pannello di configurazione. Nella sezione di configurazione MCP di sistema, inserisci i dettagli del tuo server MCP usando questo formato JSON:
{
"cric-wuye-ai": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
}
}
Una volta configurato, l’agente AI sarà in grado di usare questo MCP come strumento con accesso a tutte le sue funzioni e capacità. Ricorda di cambiare “cric-wuye-ai” con il nome reale del tuo server MCP e sostituisci l’URL con quello del tuo MCP server.
Sezione | Disponibilità | Dettagli/Note |
---|---|---|
Panoramica | ✅ | |
Elenco dei Prompt | ⛔ | Nessuno trovato |
Elenco delle Risorse | ⛔ | Non documentato |
Elenco degli Strumenti | ⛔ | Non trovato |
Gestione Sicura Chiavi API | ✅ | Esempio di config |
Supporto Sampling (meno importante) | ⛔ | Non specificato |
Nonostante le istruzioni dettagliate di configurazione e i semplici esempi di utilizzo, la mancanza di dettagli su risorse, prompt e strumenti rende questo MCP server una soluzione di integrazione di base ma con documentazione poco approfondita. L’assenza di Roots e dettagli sul Sampling limita la valutazione avanzata.
Questo MCP server è semplice da configurare e si integra bene con le piattaforme più diffuse, ma manca di dettagli su prompt, risorse e strumenti, riducendo la flessibilità e la facilità di adozione per chi cerca funzionalità pronte all’uso. Valutiamo questo MCP server con un 4/10 per esperienza degli sviluppatori e completezza della documentazione.
Ha una LICENSE | ⛔ |
---|---|
Ha almeno uno strumento | ⛔ |
Numero di Fork | 2 |
Numero di Stelle | 1 |
Il CRIC物业AI MCP Server è un ponte tra assistenti AI e dati, API o servizi esterni di gestione immobiliare. Consente agli strumenti guidati da AI di automatizzare attività, interrogare dati immobiliari e interagire con servizi di terze parti nel contesto della gestione degli immobili.
I casi d'uso tipici includono interrogazione di dati immobiliari per analisi, automazione di attività di gestione immobiliare di routine, integrazione con API di terze parti, gestione di file relativi agli immobili e potenziamento degli assistenti AI con azioni contestuali per la gestione immobiliare.
Per una gestione sicura delle chiavi API, utilizza variabili d'ambiente nella tua configurazione. Esempio: { "env": { "API_KEY": "${{secrets.CRICSERVICE_API_KEY}}" }, "inputs": { "apiKey": "${{secrets.CRICSERVICE_API_KEY}}" } }
No, la documentazione attuale non fornisce modelli di prompt né strumenti integrati. Sarà necessario definire i propri prompt e integrazioni di strumenti secondo necessità.
Aggiungi il componente MCP al tuo flusso e configurarlo con i dettagli del CRIC物业AI MCP Server. Usa la configurazione JSON fornita per collegare il tuo agente AI al server MCP e accedere alle sue funzionalità.
Potenzia i tuoi flussi di lavoro di gestione immobiliare con automazione guidata da AI e accesso sicuro alle API. Inizia con CRIC物业AI MCP Server per un'integrazione semplificata in FlowHunt.
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