Tianji MCP Server

Hva gjør “Tianji” MCP Server?

Tianji MCP (Model Context Protocol) Server er laget for å koble AI-assistenter til eksterne datakilder, API-er eller tjenester, og dermed forbedre utviklingsarbeidsflyter og muliggjøre mer dynamiske AI-funksjoner. Ved å fungere som en bro mellom AI-modeller og virkelige ressurser, gir Tianji MCP Server AI-systemer kraft til å utføre ulike oppgaver, som å kjøre databasespørringer, håndtere filer eller samhandle med forskjellige API-er. Dette muliggjør sømløs integrasjon av eksterne data og funksjonaliteter i AI-drevne applikasjoner, og gjør det enklere for utviklere å bygge intelligente systemer som krever oppdatert informasjon, automatisering eller operasjonell kontekst fra eksterne kilder.

Liste over Prompt-maler

Ingen prompt-maler ble spesifisert i de tilgjengelige filene eller dokumentasjonen.

Liste over Ressurser

Ingen eksplisitte ressurser ble listet opp i tilgjengelig dokumentasjon eller filer.

Liste over Verktøy

Ingen verktøy ble beskrevet i server.py eller de tilgjengelige filene i den oppgitte mappen i depotet.

Bruksområder for denne MCP-serveren

Ingen spesifikke bruksområder ble beskrevet i tilgjengelig dokumentasjon i depotet.

Hvordan sette det opp

Windsurf

1. Sørg for at Node.js og npm er installert.
2. Finn konfigurasjonsfilen for Windsurf (f.eks. windsurf.config.json).
3. Legg til Tianji MCP Server i mcpServers-objektet:

   {
     "mcpServers": {
       "tianji": {
         "command": "npx",
         "args": ["@tianji/mcp-server@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Lagre konfigurasjonen og start Windsurf på nytt.
5. Verifiser oppsettet ved å sjekke MCP-serverens tilkoblingsstatus.

Claude

1. Sørg for at Node.js er installert.
2. Åpne Claudes konfigurasjonsfil.
3. Sett inn Tianji MCP Server-konfigurasjonen:

   {
     "mcpServers": {
       "tianji": {
         "command": "npx",
         "args": ["@tianji/mcp-server@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Lagre og start Claude på nytt.
5. Sjekk loggene for å bekrefte vellykket tilkobling.

Cursor

1. Installer Node.js hvis det ikke allerede er installert.
2. Finn cursor.config.json eller relevant konfigurasjonsfil.
3. Legg til Tianji MCP Server:

   {
     "mcpServers": {
       "tianji": {
         "command": "npx",
         "args": ["@tianji/mcp-server@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Lagre og start Cursor på nytt.
5. Valider integrasjonen via brukergrensesnitt eller logger.

Cline

1. Sørg for at Node.js er installert.
2. Åpne Clines konfigurasjonsfil.
3. Legg til følgende JSON-snutt:

   {
     "mcpServers": {
       "tianji": {
         "command": "npx",
         "args": ["@tianji/mcp-server@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Lagre endringer og start Cline på nytt.
5. Bekreft at MCP-serveren kjører.

Sikring av API-nøkler

Bruk miljøvariabler for å håndtere hemmeligheter. Eksempel på konfigurasjon:

{
  "mcpServers": {
    "tianji": {
      "command": "npx",
      "args": ["@tianji/mcp-server@latest"],
      "env": {
        "API_KEY": "${API_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "apiKey": "${API_KEY}"
      }
    }
  }
}

Hvordan bruke denne MCP-en i flyter

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 din:

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

{ “tianji”: { “transport”: “streamable_http”, “url”: “https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url" } }

Når dette er satt opp, kan AI-agenten bruke denne MCP-en som et verktøy med tilgang til alle dens funksjoner og muligheter. Husk å endre “tianji” til det faktiske navnet på MCP-serveren din og erstatt URL-en med din egen MCP-server-URL.

Oversikt

Basert på overnevnte ser Tianji MCP Server ut til å være i en tidlig eller udokumentert tilstand når det gjelder MCP-spesifikke funksjoner som prompt, ressurser og verktøy. Oppsettinstruksjonene er tydelige, men de praktiske mulighetene er ikke dokumentert i den gjennomgåtte koden eller README-en.

MCP-score

Jeg vil gi denne MCP-serveren 2/10 basert på tilgjengelig dokumentasjon og funksjonalitet, da den mangler praktiske detaljer eller eksempler for brukere og utviklere, og det er ingen bevis på implementerte MCP-primitiver eller verktøy i de tilgjengelige filene.