Dumpling AI MCP Server

Do czego służy “Dumpling AI” MCP Server?

Dumpling AI MCP (Model Context Protocol) Server działa jako pomost między asystentami AI a szerokim wachlarzem zewnętrznych źródeł danych, API i narzędzi deweloperskich. Został zaprojektowany, by usprawnić procesy deweloperskie wspierane przez AI poprzez umożliwienie takich funkcji jak scraping danych, przetwarzanie treści czy zarządzanie wiedzą, z płynną integracją usług Dumpling AI. Dzięki funkcjom uruchamiania bezpiecznego kodu agenta, ekstrakcji informacji z różnych typów dokumentów oraz interakcji z API (np. YouTube, mapy, newsy i inne), Dumpling AI MCP Server pozwala klientom AI wykonywać zadania takie jak web scraping, konwersja plików, bogata ekstrakcja danych i automatyczne zarządzanie bazą wiedzy. Ta elastyczność sprawia, że jest to skuteczne narzędzie do automatyzacji i skalowania codziennych procesów deweloperskich i badawczych.

Lista promptów

W repozytorium nie udokumentowano żadnych szablonów promptów.

Lista zasobów

W repozytorium nie udokumentowano żadnych zasobów MCP.

Lista narzędzi

• get-youtube-transcript: Pobiera transkrypcję z określonego filmu na YouTube, umożliwiając modelom językowym dostęp do treści wideo w formie tekstu.
• (Najprawdopodobniej istnieje więcej narzędzi do scrapingu, wyszukiwania, autouzupełniania, konwersji dokumentów itd., ale tylko get-youtube-transcript jest bezpośrednio wymieniony w README.)

Przykładowe zastosowania tego MCP Servera

• Analiza wideo z YouTube: Pobieranie i analizowanie transkryptów z filmów na YouTube do podsumowań treści, analizy sentymentu lub ekstrakcji wiedzy.
• Web scraping i ekstrakcja danych strukturalnych: Automatyzacja zbierania i strukturyzowania danych ze stron internetowych do badań, generowania leadów lub monitoringu.
• Konwersja dokumentów i ekstrakcja tekstu: Konwersja PDF, wideo czy obrazów na tekst do dalszej analizy AI, podsumowań lub przechowywania w bazach wiedzy.
• Wykonywanie kodu przez agenta AI: Bezpieczne wykonywanie fragmentów kodu JavaScript lub Python do automatycznego przetwarzania danych, obliczeń lub integracji z zewnętrznymi API.
• Zarządzanie bazą wiedzy: Automatyczne pobieranie, przetwarzanie i organizacja informacji z różnych typów treści, by utrzymać aktualne zbiory wiedzy dla asystentów AI.

Jak skonfigurować

Windsurf

W repozytorium nie znaleziono instrukcji dotyczących konfiguracji pod Windsurf.

Claude

1. Zainstaluj Smithery CLI, jeśli nie jest jeszcze obecny.
2. Uruchom:

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

3. Podaj swój klucz API Dumpling AI jako zmienną środowiskową (DUMPLING_API_KEY).
4. Uruchom Claude Desktop i sprawdź, czy serwer MCP jest dostępny jako narzędzie.
5. Przetestuj, wywołując komendę Dumpling AI.

Przykład konfiguracji JSON:

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

Cursor

1. Otwórz Ustawienia Cursor.
2. Przejdź do Features > MCP Servers.
3. Kliknij “+ Add New MCP Server”.
4. Wprowadź konfigurację swojego serwera MCP:

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

5. Zapisz i uruchom ponownie Cursor, jeśli to konieczne.
6. Zweryfikuj, uruchamiając narzędzie korzystające z Dumpling AI.

Cline

W repozytorium nie znaleziono instrukcji dotyczących konfiguracji pod Cline.

Bezpieczeństwo kluczy API

• Zawsze podawaj swój DUMPLING_API_KEY jako zmienną środowiskową w polu env swojego bloku konfiguracyjnego MCP. Przykład:

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

Jak użyć tego MCP w flow

Użycie MCP w FlowHunt

Aby zintegrować serwery MCP w swoim workflow FlowHunt, zacznij od dodania komponentu MCP do flow i połączenia go z agentem AI:

Kliknij na komponent MCP, aby otworzyć panel konfiguracji. W sekcji konfiguracji systemowego MCP wprowadź dane swojego serwera MCP korzystając z poniższego formatu JSON:

{
  "dumplingai": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://twojmcpserver.example/sciezka-do-mcp/url"
  }
}

Po skonfigurowaniu agent AI może już korzystać z MCP jako narzędzia ze wszystkimi jego funkcjami i możliwościami. Pamiętaj, aby zamienić “dumplingai” na właściwą nazwę swojego serwera MCP i podać swój własny adres URL MCP.

Podsumowanie

Nasza opinia

Dumpling AI MCP Server oferuje dobrą dokumentację instalacji oraz szeroki zestaw funkcji dla deweloperów. Brak jednak jawnych definicji promptów i zasobów, co ogranicza przejrzystość dla zaawansowanych użytkowników MCP. Narzędzi jest potencjalnie więcej (na co wskazuje README), ale tylko jedno jest opisane wprost. Sampling i wsparcie dla “roots” nie są udokumentowane.

Ocena MCP

Ocena: 6/10.
Plusy: Dobre podstawowe funkcje, jasna dokumentacja instalacji, aktywne utrzymanie.
Minusy: Brak szczegółowych metadanych MCP (prompty, zasoby, wsparcie dla roots/sampling) oraz rozbudowanej listy narzędzi w dokumentacji.