Dumpling AI MCP-server

Hva gjør “Dumpling AI” MCP-serveren?

Dumpling AI MCP (Model Context Protocol) Server fungerer som en bro mellom AI-assistenter og et bredt utvalg av eksterne datakilder, API-er og utviklerverktøy. Den er spesielt utviklet for å styrke AI-assisterte utviklingsarbeidsflyter ved å muliggjøre funksjoner som dataskraping, innholdsbehandling og kunnskapsstyring, sammen med sømløs integrasjon med Dumpling AI-tjenester. Med funksjoner for å kjøre sikker agentkode, hente ut informasjon fra ulike dokumenter og kommunisere med API-er for kilder som YouTube, kart, nyheter og mer, gir Dumpling AI MCP-serveren AI-klienter mulighet til å utføre oppgaver som nettskraping, filkonvertering, avansert datauttrekk og automatisert kunnskapsbasestyring. Denne utvidbarheten gjør det til et effektivt verktøy for å automatisere og skalere rutinemessige arbeidsflyter for utviklere og forskere.

Liste over prompt-maler

Ingen eksplisitte prompt-maler er dokumentert i depotet.

Liste over ressurser

Ingen eksplisitte MCP-ressurser er dokumentert i depotet.

Liste over verktøy

• get-youtube-transcript: Henter transkripsjonen fra en spesifisert YouTube-video, slik at språkmodeller kan få tilgang til videoinnhold som tekst.
• (Mange flere verktøy eksisterer sannsynligvis for skraping, søk, autoutfylling, dokumentkonvertering og mer, men kun get-youtube-transcript er direkte nevnt i README.)

Bruksområder for denne MCP-serveren

• YouTube-videoanalyse: Hent og analyser transkripsjoner fra YouTube-videoer for innholdssammendrag, sentimentanalyse eller kunnskapsuttrekk.
• Nettskraping og strukturert datauttrekk: Automatiser datainnsamling og -strukturering fra nettsider for forskning, leadgenerering eller overvåking.
• Dokumentkonvertering og tekstuttrekk: Konverter PDF-er, videoer eller bilder til tekst for videre AI-analyse, oppsummering eller lagring i kunnskapsbaser.
• Kjøring av AI-agentkode: Kjør JavaScript- og Python-kodebiter sikkert for automatisert databehandling, beregning eller integrasjon med eksterne API-er.
• Kunnskapsbasestyring: Trekk ut, behandle og organiser informasjon automatisk fra ulike innholdstyper for å opprettholde oppdaterte kunnskapsbaser for AI-assistenter.

Slik setter du det opp

Windsurf

Ingen Windsurf-spesifikke oppsettinstruksjoner funnet i depotet.

Claude

1. Installer Smithery CLI hvis den ikke allerede er installert.
2. Kjør:

   npx -y @smithery/cli install @Dumpling-AI/mcp-server-dumplingai --client claude
   

3. Oppgi din Dumpling AI API-nøkkel som en miljøvariabel (DUMPLING_API_KEY).
4. Start Claude Desktop og sjekk at MCP-serveren er tilgjengelig som et verktøy.
5. Test ved å utføre en Dumpling AI-kommando.

JSON-konfigurasjonseksempel:

{
  "mcpServers": {
    "dumplingai": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "mcp-server-dumplingai"],
      "env": {
        "DUMPLING_API_KEY": "<your-api-key>"
      }
    }
  }
}

Cursor

1. Åpne Cursor-innstillinger.
2. Naviger til Features > MCP Servers.
3. Klikk “+ Add New MCP Server”.
4. Skriv inn din MCP-serverkonfigurasjon:

{
  "mcpServers": {
    "dumplingai": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "mcp-server-dumplingai"],
      "env": {
        "DUMPLING_API_KEY": "<your-api-key>"
      }
    }
  }
}

5. Lagre og start Cursor på nytt om nødvendig.
6. Sjekk ved å kjøre et Dumpling AI-basert verktøy.

Cline

Ingen Cline-spesifikke oppsettinstruksjoner funnet i depotet.

Sikring av API-nøkler

• Oppgi alltid din DUMPLING_API_KEY som en miljøvariabel i env-feltet i MCP-serverkonfigurasjonsblokken. Eksempel:

{
  "mcpServers": {
    "dumplingai": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "mcp-server-dumplingai"],
      "env": {
        "DUMPLING_API_KEY": "your_api_key"
      }
    }
  }
}

Hvordan bruke denne MCP-en i flyter

Bruk av MCP i FlowHunt

For å integrere MCP-servere i FlowHunt-arbeidsflyten din, start med å legge til MCP-komponenten i flyten og koble den til AI-agenten din:

Klikk på MCP-komponenten for å åpne konfigurasjonspanelet. I systemets MCP-konfigurasjonsseksjon setter du inn MCP-serverdetaljene dine med dette JSON-formatet:

{
  "dumplingai": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Når dette er konfigurert, kan AI-agenten nå bruke denne MCP-en som et verktøy med tilgang til alle dens funksjoner og muligheter. Husk å endre “dumplingai” til det faktiske navnet på din MCP-server og bytt ut URL-en med din egen MCP-server-URL.

Oversikt

Vår vurdering

Dumpling AI MCP-serveren har god dokumentasjon for installasjon og et sterkt sett med utviklerrettede funksjoner. Mangelen på eksplisitte prompt- og ressursdefinisjoner begrenser imidlertid åpenheten for avansert MCP-tilpasning. Verktøysettet er potensielt bredt (som antydet i README), men kun ett verktøy er eksplisitt listet. Sampling- og roots-støtte er ikke dokumentert.

MCP-poengsum

Vurdering: 6/10.
Fordeler: Gode kjernefunksjoner, tydelig installasjonsdokumentasjon og aktivt vedlikehold.
Ulemper: Mangler detaljert MCP-metadata (prompter, ressurser, roots/sampling-støtte) og omfattende verktøyliste i dokumentasjonen.