Yunxin MCP Server

Wat doet de “yunxin” MCP Server?

De yunxin MCP (Model Context Protocol) Server is ontworpen om AI-assistenten te koppelen aan NetEase Yunxin’s IM (Instant Messaging) en RTC (Real-Time Communication) diensten. Door een reeks tools beschikbaar te stellen die toegang bieden tot berichten- en realtime communicatiegegevens, stelt de yunxin-mcp-server AI-gestuurde workflows in staat voor taken zoals het opvragen van chatgeschiedenissen, beheren van groepscommunicatie, monitoren van RTC-kwaliteitsmetingen en het aggregeren van applicatiestatistieken. Deze integratie stelt ontwikkelaars en operators in staat om operationele processen te automatiseren, berichtentrends te analyseren, RTC-gezondheid te monitoren en gebruikerservaringen te verbeteren door relevante data en acties toegankelijk te maken voor LLM-gebaseerde agenten en externe systemen.

Lijst van promptvoorbeelden

Geen prompt-sjablonen worden genoemd in de repository.

Lijst van bronnen

Er worden geen expliciete bronnen vermeld in de repository of documentatie.

Lijst van tools

• send_p2p_msg / send_team_msg
  Verstuur individuele of groepschatberichten met opgegeven verzender/ontvanger-accounts of groeps-ID’s. Handig voor het automatiseren van operationele of notificatieberichten.
• query_p2p_msg_history / query_team_msg_history
  Vraag individuele of groepschatgeschiedenissen op binnen een tijdsbereik, ter ondersteuning van operationele en analytische workflows.
• query_application_im_daily_stats
  Haal dagelijkse IM-applicatiestatistieken op zoals dagelijkse actieve gebruikers, berichtvolumes, opslag en callback-metingen.
• query_rtc_room_members / query_rtc_room_members_by_uids
  Haal RTC-kamerlidgegevens op, inclusief onlineduur, locatie, ISP en apparaat-informatie.
• query_rtc_room_stuck_rate / query_rtc_room_user_stuck_rate
  Verkrijg audio/video-stotterpercentages op kamer- of gebruikersniveau voor kwaliteitsbewaking van de dienst.
• query_rtc_room_top_20
  Toon de top 20 RTC-kamers op basis van metingen als actieve gebruikers, toetredingslatentie, audio/video-stotterpercentages en netwerkvertragingen.

Gebruiksscenario’s van deze MCP Server

• Geautomatiseerde berichtgeving
  Automatiseer het versturen van operationele IM-berichten naar individuen of groepen, voor betere bereikbaarheid en betrokkenheid.
• Historische data-analyse
  Haal chatgeschiedenissen op en analyseer ze voor compliance, klantenservice of operationeel inzicht.
• Applicatiegezondheidsmonitoring
  Monitor dagelijkse applicatiestatistieken om afwijkingen te detecteren, gebruikersactiviteit te volgen en servicebetrouwbaarheid te waarborgen.
• RTC-kwaliteitsbewaking
  Volg kamer- en gebruikersniveau RTC-metingen om proactief kwaliteitsproblemen te identificeren en aan te pakken.
• Kameranalyses en rapportage
  Agregeer en analyseer best presterende RTC-kamers om infrastructuur te optimaliseren en de gebruikerservaring te verbeteren.

Hoe stel je het in

Windsurf

1. Zorg dat Python en de vereiste afhankelijkheden zijn geïnstalleerd.
2. Zoek het Windsurf-configuratiebestand (bijv. .windsurf/config.json).
3. Voeg de yunxin MCP-server toe in de sectie mcpServers met het juiste commando en argumenten.
4. Sla het bestand op en herstart Windsurf.
5. Controleer of de yunxin MCP-server zichtbaar is in de interface.

{
  "mcpServers": {
    "yunxin-mcp": {
      "command": "yunxin-mcp-server",
      "args": []
    }
  }
}

Claude

1. Installeer Python en afhankelijkheden voor yunxin-mcp-server.
2. Zoek het MCP-serverconfiguratiebestand van Claude.
3. Voeg het volgende JSON-fragment toe aan de MCP-configuratie.
4. Sla op en herstart Claude.
5. Bevestig de werking van yunxin-mcp-server.

{
  "mcpServers": {
    "yunxin-mcp": {
      "command": "yunxin-mcp-server",
      "args": []
    }
  }
}

Cursor

1. Zorg dat Python en afhankelijkheden zijn geïnstalleerd.
2. Open de instellingen of het configuratiebestand van Cursor.
3. Voeg de yunxin MCP-server toe aan de sectie mcpServers.
4. Sla de wijzigingen op en herstart Cursor.
5. Controleer de integratie van yunxin MCP.

{
  "mcpServers": {
    "yunxin-mcp": {
      "command": "yunxin-mcp-server",
      "args": []
    }
  }
}

Cline

1. Installeer Python en afhankelijkheden voor yunxin-mcp-server.
2. Open het configuratiebestand van Cline.
3. Registreer de yunxin MCP-server met de volgende JSON.
4. Sla op en herstart Cline.
5. Valideer dat de server actief is.

{
  "mcpServers": {
    "yunxin-mcp": {
      "command": "yunxin-mcp-server",
      "args": []
    }
  }
}

API-sleutels beveiligen:
Gebruik omgevingsvariabelen om gevoelige inloggegevens te beschermen. Voorbeeld met env en inputs:

{
  "mcpServers": {
    "yunxin-mcp": {
      "command": "yunxin-mcp-server",
      "args": [],
      "env": {
        "YUNXIN_API_KEY": "${YUNXIN_API_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "api_key": "${YUNXIN_API_KEY}"
      }
    }
  }
}

Hoe gebruik je deze MCP in flows

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 het systeem-MCP-configuratiegedeelte je MCP-servergegevens toe met dit JSON-formaat:

{
  "yunxin-mcp": {
    "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 “yunxin-mcp” te vervangen door de daadwerkelijke naam van je MCP-server en de URL te wijzigen in de URL van je eigen MCP-server.

Overzicht

Ik zou deze MCP-server beoordelen met een 6/10. Het biedt duidelijke tool-API’s en installatie-instructies, maar mist prompt-sjablonen, brondefinities en expliciete ondersteuning voor geavanceerde MCP-functies (roots, sampling).

MCP Score