
Model Context Protocol (MCP) Server
Model Context Protocol (MCP) Server fungerer som en bro mellom AI-assistenter og eksterne datakilder, API-er og tjenester, og muliggjør sømløs integrasjon av ko...
Koble FlowHunt AI-agenter til eksterne API-er og databaser med ModelContextProtocol MCP Server for sanntids, kontekststyrt automatisering.
ModelContextProtocol (MCP) Server er laget som en bro for å koble AI-assistenter med ulike eksterne datakilder, API-er og tjenester. Ved å implementere Model Context Protocol muliggjør denne serveren at AI-klienter kan utvide sine evner—som å utføre spørringer mot databaser, håndtere filer og samhandle med API-er eller andre eksterne systemer. Denne integrasjonen effektiviserer utviklingsprosesser ved å la språkmodeller få tilgang til, hente inn og agere på kontekstuelle data i sanntid, og dermed forbedre relevansen og effektiviteten i svarene. MCP Server gir utviklere mulighet til å standardisere LLM-interaksjoner, automatisere komplekse arbeidsflyter og åpne for nye bruksområder for intelligente agenter.
Ingen eksplisitte prompt-maler er oppført i repository-filer eller dokumentasjon.
Ingen eksplisitte ressurser er beskrevet i den gitte repository-seksjonen.
Ingen eksplisitte verktøy er definert i server.py
eller synlige repository-filer på den oppgitte URL-en.
Ingen spesifikke bruksområder er beskrevet i den gitte repository-seksjonen.
"mcpServers": {
"modelcontextprotocol": {
"command": "npx",
"args": ["@atlanhq/modelcontextprotocol@latest"]
}
}
"mcpServers": {
"modelcontextprotocol": {
"command": "npx",
"args": ["@atlanhq/modelcontextprotocol@latest"]
}
}
"mcpServers": {
"modelcontextprotocol": {
"command": "npx",
"args": ["@atlanhq/modelcontextprotocol@latest"]
}
}
"mcpServers": {
"modelcontextprotocol": {
"command": "npx",
"args": ["@atlanhq/modelcontextprotocol@latest"]
}
}
Sikring av API-nøkler
"mcpServers": {
"modelcontextprotocol": {
"command": "npx",
"args": ["@atlanhq/modelcontextprotocol@latest"],
"env": {
"API_KEY": "${API_KEY}"
},
"inputs": {
"api_key": "${API_KEY}"
}
}
}
Bruke MCP i FlowHunt
For å integrere MCP-servere i din FlowHunt-arbeidsflyt, start med å legge til MCP-komponenten i flyten og koble den til AI-agenten:
Klikk på MCP-komponenten for å åpne konfigurasjonspanelet. I systemets MCP-konfigurasjonsseksjon setter du inn MCP-serverdetaljene dine i dette JSON-formatet:
{
"modelcontextprotocol": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
}
}
Når dette er konfigurert, kan AI-agenten bruke denne MCP-en som et verktøy med tilgang til alle dens funksjoner og kapabiliteter. Husk å endre “modelcontextprotocol” til det faktiske navnet på MCP-serveren din og bytt ut URL-en med din egen MCP-server URL.
Seksjon | Tilgjengelig | Detaljer/Notater |
---|---|---|
Oversikt | ✅ | |
Liste over Prompts | ⛔ | Ingen oppført |
Liste over ressurser | ⛔ | Ingen oppført |
Liste over verktøy | ⛔ | Ingen oppført |
Sikring av API-nøkler | ✅ | |
Sampling-støtte (mindre viktig i evalueringen) | ⛔ | Ikke spesifisert |
Basert på oppsummeringen ovenfor gir ModelContextProtocol MCP Server grunnleggende oppsett og integrasjonsinformasjon, men mangler detaljer om prompts, ressurser, verktøy og sampling-støtte. Det er trolig på et tidlig stadium eller kun delvis dokumentert for offentlig bruk.
Denne MCP-serveren scorer lavt på dokumentasjonsfullstendighet, da kun oppsett og oversiktsinformasjon er gitt. Den er sannsynligvis nyttig som et utgangspunkt, men mer detaljer trengs for bruk rett ut av boksen.
Har en LISENS | ⛔ (Ikke funnet på denne URL-en) |
---|---|
Har minst ett verktøy | ⛔ |
Antall forks | ⛔ |
Antall stjerner | ⛔ |
Total vurdering: 2/10 (oppsettinstruksjoner er til stede, men det mangler prompt-, ressurs-, verktøy- og bruksdetaljer).
MCP Server fungerer som en bro, slik at AI-agenter kan samhandle med eksterne API-er, databaser og tjenester for kontekstuelle, sanntids handlinger og datauthenting.
Bruk alltid miljøvariabler for å lagre sensitive nøkler og legitimasjon. Eksempel på konfigurasjon: { "mcpServers": { "modelcontextprotocol": { "command": "npx", "args": ["@atlanhq/modelcontextprotocol@latest"], "env": { "API_KEY": "${API_KEY}" }, "inputs": { "api_key": "${API_KEY}" } } } }
Legg til MCP-komponenten i flyten din, og konfigurer den ved å angi serverdetaljene dine i systemets MCP-konfigurasjon. Eksempel: { "modelcontextprotocol": { "transport": "streamable_http", "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url" } }. Bytt ut med ditt faktiske MCP-servernavn og URL.
Den standardiserer LLM-interaksjoner, muliggjør sanntidstilgang til data, automatiserer arbeidsflyter og kobler AI-agenter til nær sagt ethvert eksternt system eller API.
Ingen eksplisitte verktøy eller ressurser er definert i den nåværende dokumentasjonen. Serveren gir grunnleggende integrasjonsmuligheter, men mangler detaljerte prompt, ressurser eller verktøyslister.
Koble enkelt FlowHunt til eksterne tjenester og datakilder ved å bruke ModelContextProtocol MCP Server. Standardiser samhandlinger og lås opp avansert automatisering.
Model Context Protocol (MCP) Server fungerer som en bro mellom AI-assistenter og eksterne datakilder, API-er og tjenester, og muliggjør sømløs integrasjon av ko...
LaunchDarkly MCP-serveren kobler AI-assistenter og agenter til LaunchDarklys plattform for feature management via Model Context Protocol, og muliggjør automatis...
Tianji MCP Server kobler AI-assistenter til eksterne datakilder, API-er og tjenester, og bygger bro mellom AI-modeller og virkelige ressurser for forbedret auto...