
ModelContextProtocol (MCP) Server-integratie
De ModelContextProtocol (MCP) Server fungeert als brug tussen AI-agenten en externe databronnen, API's en services, waardoor FlowHunt-gebruikers contextbewuste,...
Tianji MCP Server stelt je AI-agenten in staat om te communiceren met externe data, API’s en diensten, zodat dynamische workflows en real-world automatisering voor je AI-applicaties worden ontsloten.
De Tianji MCP (Model Context Protocol) Server is ontworpen om AI-assistenten te verbinden met externe databronnen, API’s of diensten, en zo ontwikkelworkflows te verbeteren en meer dynamische AI-mogelijkheden mogelijk te maken. Door als brug te fungeren tussen AI-modellen en real-world resources, stelt Tianji MCP Server AI-systemen in staat om uiteenlopende taken uit te voeren, zoals het uitvoeren van databasequeries, het beheren van bestanden of het communiceren met verschillende API’s. Dit maakt een naadloze integratie mogelijk van externe data en functionaliteiten in AI-gedreven applicaties, waardoor het voor ontwikkelaars eenvoudiger wordt om intelligente systemen te bouwen die up-to-date informatie, automatisering of operationele context van buitenaf nodig hebben.
Er zijn geen prompt-templates gespecificeerd in de beschikbare bestanden of documentatie.
Er zijn geen expliciete resources vermeld in de beschikbare documentatie of bestanden.
Er zijn geen tools gedetailleerd in de server.py of de beschikbare bestanden in het opgegeven repositorypad.
Er zijn geen specifieke use cases beschreven in de beschikbare repositorydocumentatie.
windsurf.config.json
).mcpServers
object:{
"mcpServers": {
"tianji": {
"command": "npx",
"args": ["@tianji/mcp-server@latest"]
}
}
}
{
"mcpServers": {
"tianji": {
"command": "npx",
"args": ["@tianji/mcp-server@latest"]
}
}
}
cursor.config.json
of ander relevant configuratiebestand.{
"mcpServers": {
"tianji": {
"command": "npx",
"args": ["@tianji/mcp-server@latest"]
}
}
}
{
"mcpServers": {
"tianji": {
"command": "npx",
"args": ["@tianji/mcp-server@latest"]
}
}
}
Gebruik omgevingsvariabelen voor het beheer van geheimen. Voorbeeldconfiguratie:
{
"mcpServers": {
"tianji": {
"command": "npx",
"args": ["@tianji/mcp-server@latest"],
"env": {
"API_KEY": "${API_KEY}"
},
"inputs": {
"apiKey": "${API_KEY}"
}
}
}
}
MCP gebruiken in FlowHunt
Om MCP-servers te integreren in je FlowHunt-workflow, begin je met het toevoegen van het MCP-component aan je flow en verbind je deze met je AI-agent:
Klik op het MCP-component om het configuratiepaneel te openen. Voeg in de systeem-MCP-configuratiesectie je MCP-servergegevens toe met dit JSON-formaat:
{ “tianji”: { “transport”: “streamable_http”, “url”: “https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url" } }
Na het configureren kan de AI-agent deze MCP nu gebruiken als tool met toegang tot al zijn functies en mogelijkheden. Vergeet niet “tianji” te veranderen naar de daadwerkelijke naam van je MCP-server en de URL te vervangen door je eigen MCP-server-URL.
Sectie | Beschikbaarheid | Details/Opmerkingen |
---|---|---|
Overzicht | ✅ | Korte beschrijving van Tianji MCP Server opgenomen. |
Lijst van Prompts | ⛔ | Geen prompt-templates gevonden. |
Lijst van Resources | ⛔ | Geen resources gedocumenteerd. |
Lijst van Tools | ⛔ | Geen tools gevonden in de beschikbare bestanden. |
API-sleutels beveiligen | ✅ | Voorbeeld van gebruik van omgevingsvariabelen gegeven. |
Sampling-ondersteuning (minder belangrijk) | ⛔ | Geen informatie over sampling-ondersteuning. |
Op basis van bovenstaande lijkt de Tianji MCP Server zich in een vroege of ongedocumenteerde staat te bevinden wat betreft MCP-specifieke features zoals prompts, resources en tools. De installatie-instructies zijn duidelijk, maar de praktische mogelijkheden zijn niet gedocumenteerd in de onderzochte code of README.
Heeft een LICENSE | |
---|---|
Heeft ten minste één tool | |
Aantal Forks | |
Aantal Sterren |
Ik zou deze MCP-server een 2/10 geven op basis van de beschikbare documentatie en volledigheid van de features, aangezien praktische details of voorbeelden voor gebruikers en ontwikkelaars ontbreken en er geen bewijs is van geïmplementeerde MCP-primitieven of tools in de aangeboden bestanden.
De Tianji MCP (Model Context Protocol) Server verbindt AI-agenten met externe databronnen, API's en diensten. Het stelt AI-modellen in staat om real-world informatie te benaderen, externe acties te automatiseren en live data te integreren in workflows.
Gebruik omgevingsvariabelen om API-sleutels op te slaan. Verwijs in je MCP-serverconfiguratie naar deze variabelen voor veilige toegang en geheimbeheer.
Er zijn geen prompt-templates, tools of resources opgenomen in de huidige release of documentatie. Tianji MCP Server is ontworpen voor uitbreidbaarheid en aansluiting op externe resources zoals gedefinieerd door de gebruiker.
Voeg het MCP-component toe aan je flow, verbind het met je agent en voeg je Tianji MCP-serverconfiguratie (met het juiste transport en URL) toe in het systeem-MCP-configuratiescherm. De agent kan dan gebruik maken van de mogelijkheden van Tianji MCP.
Gebruik Tianji MCP Server om AI-agenten te verbinden met live API's, databases, bestandsystemen en externe tools—voor dynamische data-opvraging, automatisering en operationele context in je AI-gedreven applicaties.
Verbind eenvoudig je AI-assistenten met externe API's en diensten voor slimmere, meer dynamische applicaties. Zet Tianji MCP Server vandaag nog in je FlowHunt-workflow in.
De ModelContextProtocol (MCP) Server fungeert als brug tussen AI-agenten en externe databronnen, API's en services, waardoor FlowHunt-gebruikers contextbewuste,...
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 Phoenix MCP Server vormt een brug tussen AI-assistenten en externe databronnen en services, waardoor geavanceerde ontwikkelworkflows en naadloze integratie m...