CRIC物业AI MCP Server

Co robi MCP Server “CRIC物业AI”?

CRIC物业AI MCP Server został zaprojektowany jako most między asystentami AI a zewnętrznymi danymi, API i usługami związanymi z zarządzaniem nieruchomościami. Dzięki wykorzystaniu Model Context Protocol (MCP) serwer ten umożliwia narzędziom i agentom AI realizację takich przepływów pracy, jak zapytania do baz danych nieruchomości, zarządzanie plikami czy integracja z zewnętrznymi API istotnymi dla zarządzania nieruchomościami. CRIC物业AI MCP Server usprawnia dostęp do ustrukturyzowanych informacji i narzędzi operacyjnych, ułatwiając deweloperom i organizacjom automatyzację oraz usprawnienie zadań związanych z zarządzaniem nieruchomościami w aplikacjach opartych na AI. Jego możliwości integracyjne pozwalają na zwiększenie efektywności i standaryzację interakcji pomiędzy klientami AI a różnorodnymi usługami backendowymi.

Lista promptów

Nie znaleziono szablonów promptów w repozytorium ani dokumentacji.

Lista zasobów

Brak udokumentowanych zasobów w repozytorium ani dokumentacji.

Lista narzędzi

Nie znaleziono definicji narzędzi w server.py ani równoważnych plikach.

Przykłady użycia tego MCP Servera

• Zapytania do danych nieruchomości: Umożliwia agentom AI pobieranie aktualnych informacji z zakresu zarządzania nieruchomościami do analiz i raportowania.
• Automatyzacja workflow: Ułatwia automatyzację rutynowych zadań w zarządzaniu nieruchomościami dzięki integracji z usługami zewnętrznymi.
• Integracja API: Udostępnia endpointy do łączenia platform zarządzania nieruchomościami z innym oprogramowaniem.
• Zarządzanie plikami/danymi: Wspiera operacje na plikach i zarządzanie ustrukturyzowanymi danymi dotyczącymi dokumentacji nieruchomości.
• Rozszerzenie możliwości asystenta AI: Wyposaża asystentów w kontekstowe akcje dla scenariuszy zarządzania nieruchomościami.

Jak to skonfigurować

Windsurf

1. Upewnij się, że Node.js jest zainstalowany na Twoim komputerze.
2. Otwórz plik konfiguracyjny Windsurf.
3. Dodaj CRIC物业AI MCP Server przy użyciu następującego fragmentu JSON:

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

4. Zapisz konfigurację i zrestartuj Windsurf.
5. Zweryfikuj działanie serwera w interfejsie Windsurf.

Claude

1. Zainstaluj Node.js, jeśli jeszcze nie jest obecny.
2. Edytuj plik konfiguracyjny Claude, aby dodać serwer MCP.
3. W sekcji mcpServers wstaw poniższy fragment:

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

4. Zapisz zmiany i zrestartuj Claude.
5. Potwierdź aktywność serwera przez interfejs Claude.

Cursor

1. Wymaganie wstępne: zainstalowany Node.js.
2. Przejdź do pliku konfiguracyjnego Cursor.
3. Dodaj:

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

4. Zapisz i zrestartuj Cursor.
5. Sprawdź, czy CRIC物业AI MCP Server pojawił się na liście narzędzi.

Cline

1. Upewnij się, że Node.js jest zainstalowany.
2. Odszukaj i edytuj plik konfiguracyjny Cline.
3. Wstaw:

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

4. Zapisz i zrestartuj Cline.
5. Zweryfikuj dostępność serwera w Cline.

Przykład bezpiecznego zarządzania kluczami API:

Aby bezpiecznie zarządzać kluczami API lub sekretami, użyj zmiennych środowiskowych w konfiguracji:

{
  "mcpServers": {
    "cric-wuye-ai": {
      "command": "npx",
      "args": ["@wuye-ai/mcp-server-wuye-ai@latest"],
      "env": {
        "API_KEY": "${{secrets.CRICSERVICE_API_KEY}}"
      },
      "inputs": {
        "apiKey": "${{secrets.CRICSERVICE_API_KEY}}"
      }
    }
  }
}

Jak użyć tego MCP we flows

Korzystanie z MCP w FlowHunt

Aby zintegrować serwery MCP z workflow FlowHunt, rozpocznij od dodania komponentu MCP do swojego flow i połącz go z agentem AI:

Kliknij komponent MCP, aby otworzyć panel konfiguracji. W sekcji systemowej konfiguracji MCP wstaw dane swojego serwera MCP według poniższego formatu JSON:

{
  "cric-wuye-ai": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Po skonfigurowaniu agent AI może korzystać z tego MCP jako narzędzia ze wszystkimi jego możliwościami. Pamiętaj, aby zmienić “cric-wuye-ai” na faktyczną nazwę swojego MCP oraz podmienić URL na własny adres serwera MCP.

Przegląd

Instrukcje konfiguracji są szczegółowe, przykłady użycia podstawowe, a brak szczegółów o zasobach, promptach i narzędziach ogranicza pogłębioną dokumentację. Brak sekcji Roots i szczegółów samplingowych utrudnia zaawansowaną ocenę.

Nasza opinia

Ten serwer MCP jest prosty w konfiguracji i dobrze integruje się z popularnymi platformami, jednak brak szczegółów dotyczących promptów, zasobów i narzędzi ogranicza jego elastyczność i wygodę dla deweloperów poszukujących gotowych rozwiązań. Ocenilibyśmy ten serwer MCP na 4/10 pod względem doświadczenia deweloperskiego i kompletności dokumentacji.

Ocena MCP