
edwin MCP Server
Serwer edwin MCP łączy asystentów AI z zewnętrznymi źródłami danych, API i usługami, umożliwiając inteligentniejsze, kontekstowe agenty w FlowHunt poprzez udost...
Połącz narzędzia AI z EduBase: automatyzuj quizy, zarządzaj egzaminami i analizuj wyniki przez serwer EduBase MCP — nowy poziom e-learningu.
Serwer EduBase MCP (Model Context Protocol) działa jako most między asystentami AI, takimi jak Claude, a platformą e-learningową EduBase. Udostępniając możliwości EduBase przez protokół MCP, pozwala LLM i klientom AI wykonywać zaawansowane operacje e-learningowe — takie jak wgrywanie pytań do quizu, planowanie egzaminów czy analizę wyników — przez standaryzowany interfejs. Znacząco usprawnia to procesy deweloperskie w edukacji i biznesie, umożliwiając automatyczne i interaktywne zarządzanie treściami, testami oraz danymi użytkowników. Dzięki obsłudze różnych protokołów transportowych (stdio, SSE, streamable HTTP), serwer umożliwia automatyzację przez AI, łatwą integrację i bezpieczny dostęp do zaawansowanych funkcji EduBase.
W dostępnej dokumentacji nie wspomniano o jawnych szablonach promptów.
W dokumentacji ani repozytorium nie opisano jawnych zasobów MCP.
W dokumentacji ani widocznych plikach nie opisano jawnych definicji narzędzi.
~/.windsurf/config.json
).mcpServers
:{
"mcpServers": {
"edubase-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["@EduBase/mcp-server@latest"]
}
}
}
Dodaj dane uwierzytelniające API jako zmienne środowiskowe:
{
"mcpServers": {
"edubase-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["@EduBase/mcp-server@latest"],
"env": {
"EDUBASE_API_KEY": "your-api-key"
},
"inputs": {
"apiKey": "${EDUBASE_API_KEY}"
}
}
}
}
.cursor/config.json
.{
"mcpServers": {
"edubase-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["@EduBase/mcp-server@latest"]
}
}
}
Wykorzystanie MCP w FlowHunt
Aby zintegrować serwery MCP w przepływie FlowHunt, zacznij od dodania komponentu MCP do swojego flow i połączenia go z agentem AI:
Kliknij na komponent MCP, aby otworzyć panel konfiguracji. W sekcji konfiguracji systemowej MCP wprowadź dane serwera MCP w tym formacie JSON:
{
"edubase-mcp": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
}
}
Po skonfigurowaniu agent AI będzie mógł używać tego MCP jako narzędzia ze wszystkimi jego funkcjami i możliwościami. Pamiętaj, aby zamienić “edubase-mcp” na faktyczną nazwę swojego serwera MCP i podstawić własny adres URL serwera.
Sekcja | Dostępność | Szczegóły/Uwagi |
---|---|---|
Podsumowanie | ✅ | Szczegółowo w README |
Lista promptów | ⛔ | Nie wspomniano |
Lista zasobów | ⛔ | Nie wspomniano |
Lista narzędzi | ⛔ | Nie wspomniano |
Zabezpieczanie kluczy API | ✅ | Opisane w konfiguracji |
Wsparcie dla sampling (mniej ważne w ocenie) | ⛔ | Nie wspomniano |
Serwer EduBase MCP jest dobrze udokumentowany pod kątem instalacji i integracji, lecz obecnie brakuje publicznych szczegółów dotyczących szablonów promptów, interfejsów narzędzi czy dostępnych zasobów w dokumentacji. Jest zdecydowanie gotowy do produkcyjnego wdrożenia z EduBase/LLM, ale zyskałby na bardziej szczegółowej dokumentacji technicznej dla deweloperów. Na tej podstawie oceniamy ten MCP na 5/10 pod względem gotowości i kompletności dla programistów.
Ma LICENCJĘ | ✅ (MIT) |
---|---|
Ma przynajmniej jedno narzędzie | ⛔ |
Liczba Forków | 5 |
Liczba Gwiazdek | 12 |
Serwer EduBase MCP umożliwia asystentom AI programową interakcję z platformą e-learningową EduBase. Udostępnia zaawansowane operacje edukacyjne — takie jak tworzenie quizów, planowanie egzaminów i analityka — przez standaryzowany protokół, ułatwiając automatyzację i rozwój cyfrowych procesów nauczania.
Możesz używać AI do wspólnego tworzenia i wgrywania quizów, automatyzacji planowania egzaminów, analizy wyników uczniów, generowania testów na podstawie treści oraz integracji EduBase z innymi platformami — wszystko za pomocą standaryzowanych poleceń MCP.
Klucze API powinny być przechowywane jako zmienne środowiskowe w konfiguracji, nigdy bezpośrednio w kodzie lub plikach publicznych. Instrukcja konfiguracji zawiera przykłady bezpiecznego podawania danych uwierzytelniających do środowiska serwera MCP.
Obecna publiczna dokumentacja nie zawiera jawnych szablonów promptów ani definicji narzędzi. Jednak wszystkie funkcje EduBase są dostępne przez interfejs MCP po odpowiedniej konfiguracji.
Tak, nadaje się do środowisk produkcyjnych i aktywnie wspiera integrację z FlowHunt, Claude, Cursor i Cline. Dokumentacja obejmuje bezpieczną konfigurację i podstawowe użytkowanie, choć mogą pojawić się dodatkowe szczegóły dla deweloperów w przyszłości.
Zintegruj serwer EduBase MCP w swoim przepływie pracy FlowHunt, by uzyskać płynną, napędzaną AI automatyzację edukacji. Twórz, planuj i analizuj z łatwością.
Serwer edwin MCP łączy asystentów AI z zewnętrznymi źródłami danych, API i usługami, umożliwiając inteligentniejsze, kontekstowe agenty w FlowHunt poprzez udost...
Browserbase MCP Server umożliwia agentom AI i modelom językowym (LLM) kontrolowanie i automatyzowanie przeglądarek w chmurze, ekstrakcję danych, wykonywanie zrz...
Serwer ModelContextProtocol (MCP) działa jako most między agentami AI a zewnętrznymi źródłami danych, API i usługami, umożliwiając użytkownikom FlowHunt budowan...