Tianji MCP Server

Cosa fa il “Tianji” MCP Server?

Il Tianji MCP (Model Context Protocol) Server è progettato per collegare assistenti AI a fonti di dati esterne, API o servizi, migliorando così i workflow di sviluppo e abilitando capacità AI più dinamiche. Agendo da ponte tra modelli AI e risorse reali, Tianji MCP Server permette ai sistemi AI di svolgere una vasta gamma di attività, come eseguire query su database, gestire file o interagire con diverse API. Questo facilita l’integrazione fluida di dati e funzionalità esterne in applicazioni guidate dall’AI, rendendo più semplice per gli sviluppatori costruire sistemi intelligenti che richiedono informazioni aggiornate, automazione o contesto operativo da fonti esterne.

Elenco dei Prompt

Nessun template di prompt è stato specificato nei file o nella documentazione disponibili.

Elenco delle Risorse

Nessuna risorsa esplicita è stata elencata nella documentazione o nei file disponibili.

Elenco degli Strumenti

Nessun strumento è stato dettagliato nel server.py o nei file disponibili nel percorso del repository fornito.

Casi d’Uso di questo MCP Server

Nessun caso d’uso specifico è stato descritto nella documentazione del repository disponibile.

Come configurarlo

Windsurf

1. Assicurati che Node.js e npm siano installati.
2. Trova il file di configurazione di Windsurf (ad es. windsurf.config.json).
3. Aggiungi il Tianji MCP Server all’oggetto mcpServers:

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

4. Salva la configurazione e riavvia Windsurf.
5. Verifica l’installazione controllando lo stato di connessione del server MCP.

Claude

1. Assicurati che Node.js sia installato.
2. Apri il file di configurazione di Claude.
3. Inserisci la configurazione del Tianji MCP Server:

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

4. Salva e riavvia Claude.
5. Controlla i log per confermare la connessione avvenuta con successo.

Cursor

1. Installa Node.js se non già presente.
2. Trova il cursor.config.json o il relativo file di configurazione.
3. Aggiungi Tianji MCP Server:

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

4. Salva e riavvia Cursor.
5. Valida l’integrazione tramite UI o log.

Cline

1. Assicurati che Node.js sia installato.
2. Apri il file di configurazione di Cline.
3. Aggiungi il seguente snippet JSON:

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

4. Salva le modifiche e riavvia Cline.
5. Conferma che il server MCP sia in esecuzione.

Sicurezza delle chiavi API

Utilizza variabili d’ambiente per gestire i segreti. Esempio di configurazione:

{
  "mcpServers": {
    "tianji": {
      "command": "npx",
      "args": ["@tianji/mcp-server@latest"],
      "env": {
        "API_KEY": "${API_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "apiKey": "${API_KEY}"
      }
    }
  }
}

Come utilizzare questo MCP all’interno dei flow

Utilizzo di MCP in FlowHunt

Per integrare i server MCP nel tuo workflow FlowHunt, inizia aggiungendo il componente MCP al tuo flow 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:

{ “tianji”: { “transport”: “streamable_http”, “url”: “https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url" } }

Una volta configurato, l’agente AI potrà ora utilizzare questo MCP come strumento con accesso a tutte le sue funzioni e capacità. Ricorda di cambiare “tianji” con il vero nome del tuo server MCP e di sostituire l’URL con quello del tuo server MCP.

Panoramica

In base a quanto sopra, Tianji MCP Server sembra essere in uno stato iniziale o non documentato riguardo a funzionalità MCP specifiche come prompt, risorse e strumenti. Le istruzioni di configurazione sono chiare, ma le sue capacità pratiche non sono documentate nel codice o README esaminati.

Valutazione MCP

Darei a questo MCP server un punteggio di 2/10 basandomi sulla documentazione disponibile e sulla completezza delle funzionalità, poiché manca di dettagli pratici o esempi per utenti e sviluppatori, e non c’è evidenza di primitive MCP implementate o strumenti nei file forniti.