
Model Context Protocol (MCP) Server
De Model Context Protocol (MCP) Server vormt de brug tussen AI-assistenten en externe databronnen, API's en diensten, waardoor een gestroomlijnde integratie van...

Verbind AI-agenten met externe API’s, automatiseer gegevensextractie en stroomlijn ontwikkelaarsworkflows met de Dumpling AI MCP Server in FlowHunt.
FlowHunt biedt een extra beveiligingslaag tussen uw interne systemen en AI-tools, waardoor u granulaire controle heeft over welke tools toegankelijk zijn vanaf uw MCP-servers. MCP-servers die in onze infrastructuur worden gehost, kunnen naadloos worden geïntegreerd met FlowHunt's chatbot evenals populaire AI-platforms zoals ChatGPT, Claude en verschillende AI-editors.
De Dumpling AI MCP (Model Context Protocol) Server fungeert als brug tussen AI-assistenten en een breed scala aan externe databronnen, API’s en ontwikkelaarstools. Deze server is speciaal ontworpen om AI-ondersteunde ontwikkelworkflows te verbeteren door mogelijkheden te bieden als datascraping, contentverwerking en kennisbeheer, in combinatie met naadloze integratie van Dumpling AI-diensten. Met functies voor het uitvoeren van veilige agentcode, het extraheren van informatie uit diverse documenten, en het werken met API’s voor bronnen zoals YouTube, kaarten, nieuws en meer, stelt de Dumpling AI MCP Server AI-clients in staat om taken uit te voeren zoals webscraping, bestandsconversie, uitgebreide gegevensextractie en geautomatiseerd kennisbankbeheer. Deze uitbreidbaarheid maakt het een krachtig hulpmiddel voor het automatiseren en opschalen van routinematige workflows van ontwikkelaars en onderzoekers.
Er zijn geen expliciete prompt-sjablonen gedocumenteerd in de repository.
Er zijn geen expliciete MCP-resources gedocumenteerd in de repository.
Geen Windsurf-specifieke installatie-instructies gevonden in de repository.
npx -y @smithery/cli install @Dumpling-AI/mcp-server-dumplingai --client claude
DUMPLING_API_KEY).JSON Configuratievoorbeeld:
{
  "mcpServers": {
    "dumplingai": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "mcp-server-dumplingai"],
      "env": {
        "DUMPLING_API_KEY": "<your-api-key>"
      }
    }
  }
}
{
  "mcpServers": {
    "dumplingai": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "mcp-server-dumplingai"],
      "env": {
        "DUMPLING_API_KEY": "<your-api-key>"
      }
    }
  }
}
Geen Cline-specifieke installatie-instructies gevonden in de repository.
API-sleutels beveiligen
DUMPLING_API_KEY altijd op via omgevingsvariabelen binnen het env-veld van je MCP-serverconfiguratieblok. Voorbeeld:{
  "mcpServers": {
    "dumplingai": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "mcp-server-dumplingai"],
      "env": {
        "DUMPLING_API_KEY": "your_api_key"
      }
    }
  }
}
MCP gebruiken in FlowHunt
Om MCP-servers te integreren in je FlowHunt-workflow, begin je door het MCP-component toe te voegen aan je flow en deze te koppelen aan je AI-agent:
Klik op het MCP-component om het configuratiescherm te openen. Voeg in het systeem-MCP-configuratiegedeelte je MCP-servergegevens toe met dit JSON-formaat:
{
  "dumplingai": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}
Na configuratie kan de AI-agent deze MCP nu als tool gebruiken met toegang tot alle functies en mogelijkheden. Vergeet niet “dumplingai” te vervangen door de daadwerkelijke naam van je MCP-server en de URL te vervangen door de eigen MCP-server-URL.
| Sectie | Beschikbaarheid | Details/Opmerkingen | 
|---|---|---|
| Overzicht | ✅ | |
| Lijst met prompts | ⛔ | Geen prompt-sjablonen vermeld | 
| Lijst met resources | ⛔ | Geen expliciete resources gedocumenteerd | 
| Lijst met tools | ✅ | get-youtube-transcript; anderen geïmpliceerd maar niet genoemd | 
| API-sleutels beveiligen | ✅ | DUMPLING_API_KEY via env in config | 
| Sampling-ondersteuning (minder belangrijk) | ⛔ | Niet gespecificeerd | 
De Dumpling AI MCP-server heeft goede documentatie voor installatie en een sterk pakket ontwikkelaargerichte functies. Het ontbreken van expliciete prompt- en resource-definities beperkt echter de transparantie voor geavanceerde MCP-aanpassingen. De set tools is potentieel breed (zoals geïmpliceerd in de README), maar slechts één tool is expliciet vermeld. Sampling- en roots-ondersteuning zijn niet gedocumenteerd.
| Heeft een LICENSE | ✅ (MIT) | 
|---|---|
| Minstens één tool | ✅ | 
| Aantal forks | 2 | 
| Aantal sterren | 12 | 
Beoordeling: 6/10.
Voordelen: Goede kernfuncties, duidelijke installatiedocumentatie en actief onderhoud.
Nadelen: Mist gedetailleerde MCP-metadata (prompts, resources, roots/sampling-ondersteuning) en een uitgebreide lijst van tools in de documentatie.
De Dumpling AI MCP (Model Context Protocol) Server fungeert als brug tussen AI-assistenten en externe databronnen, API’s en ontwikkelaarstools. Het biedt krachtige functies zoals webscraping, documentconversie, kennisextractie en meer—waardoor AI-clients hun ontwikkel- en onderzoeksworkflows kunnen automatiseren en opschalen.
De server bevat tools zoals get-youtube-transcript, waarmee transcripties uit YouTube-video’s worden gehaald voor AI-analyse. Waarschijnlijk ondersteunt het een breder scala aan tools voor scraping, zoeken, autocompletion, documentconversie en gestructureerde data-extractie, maar alleen de YouTube-tool is expliciet gedocumenteerd.
Voeg het MCP-component toe aan je FlowHunt-flow en geef vervolgens je MCP-servergegevens op (inclusief de Dumpling AI-server URL en inloggegevens) in het configuratiescherm. Hierdoor kunnen je AI-agenten alle ondersteunde Dumpling AI-functionaliteiten gebruiken binnen je geautomatiseerde workflows.
Ja, geef altijd je DUMPLING_API_KEY op als omgevingsvariabele binnen je MCP-serverconfiguratie. Zo wordt je sleutel nooit in code of logs getoond en blijft je toegang veilig.
Veelvoorkomende use-cases zijn: het extraheren van YouTube-transcripties voor contentanalyse, webscraping en gegevensextractie automatiseren, documenten en media naar tekst omzetten voor AI-bewerking, code uitvoeren voor gegevensverwerking en beheer van AI-kennisbanken.
Versnel je AI-workflows—integreer externe databronnen, automatiseer documentverwerking en bouw moeiteloos geavanceerde kennisbanken.
De Model Context Protocol (MCP) Server vormt de brug tussen AI-assistenten en externe databronnen, API's en diensten, waardoor een gestroomlijnde integratie van...
De ModelContextProtocol (MCP) Server fungeert als brug tussen AI-agenten en externe databronnen, API's en services, waardoor FlowHunt-gebruikers contextbewuste,...
Geef je AI-assistenten toegang tot realtime webzoekgegevens met de OpenAI WebSearch MCP Server. Deze integratie stelt FlowHunt en andere platforms in staat om a...
Cookie Toestemming
We gebruiken cookies om uw browse-ervaring te verbeteren en ons verkeer te analyseren. See our privacy policy.


