
Integracja serwera ModelContextProtocol (MCP)
Serwer ModelContextProtocol (MCP) działa jako most między agentami AI a zewnętrznymi źródłami danych, API i usługami, umożliwiając użytkownikom FlowHunt budowan...
Udostępniaj pozytywne wiadomości w swoich workflowach: Goodnews MCP pobiera i ocenia budujące historie, pomagając agentom AI i dashboardom poprawiać nastrój użytkowników poprzez wyselekcjonowane treści.
Goodnews MCP Server to prosta implementacja Model Context Protocol (MCP), zaprojektowana do dostarczania wyselekcjonowanych, pozytywnych i budujących wiadomości. Działa jako pośrednik między asystentami AI a zewnętrznymi źródłami danych newsowych, pobierając artykuły z NewsAPI i oceniając je za pomocą dużego modelu językowego Cohere (LLM) pod kątem pozytywnego sentymentu. Dzięki temu agenci AI i procesy workflow mogą prezentować użytkownikom budujące wiadomości, wzbogacając interakcje i zapewniając dostęp do wiadomości przefiltrowanych pod kątem sentymentu w czasie rzeczywistym. Goodnews MCP Server pokazuje, jak infrastruktura MCP może uprościć integrację z zewnętrznymi API oraz LLM, wspierając deweloperów w tworzeniu radosnych, kontekstowych aplikacji.
W repozytorium nie podano informacji o szablonach promptów.
Nie znaleziono jawnych definicji zasobów w plikach repozytorium ani dokumentacji.
Nie ma szczegółowych opisów narzędzi ani pliku server.py
w strukturze repozytorium czy dokumentacji, więc nie można przedstawić listy narzędzi na podstawie dostępnych informacji.
W dostępnej dokumentacji ani repozytorium nie ma instrukcji konfiguracji ani platformowych wytycznych.
Korzystanie z MCP w FlowHunt
Aby zintegrować serwery MCP w swoim workflow w FlowHunt, zacznij od dodania komponentu MCP do przepływu i połącz go ze swoim agentem AI:
Kliknij na komponent MCP, aby otworzyć panel konfiguracji. W sekcji konfiguracji systemu MCP wprowadź dane serwera MCP w tym formacie JSON:
{
"goodnews-mcp": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
}
}
Po skonfigurowaniu agent AI może już korzystać z tego MCP jako narzędzia ze wszystkimi jego funkcjami i możliwościami. Pamiętaj, aby zmienić “goodnews-mcp” na rzeczywistą nazwę swojego serwera MCP (np. “github-mcp”, “weather-api” itd.) oraz podać własny adres URL serwera MCP.
Sekcja | Dostępność | Szczegóły/Uwagi |
---|---|---|
Podsumowanie | ✅ | Podsumowanie w README.md |
Lista promptów | ⛔ | Brak udokumentowanych szablonów promptów |
Lista zasobów | ⛔ | Brak udokumentowanych zasobów MCP |
Lista narzędzi | ⛔ | Brak listy narzędzi lub pliku server.py |
Zabezpieczanie kluczy API | ⛔ | Brak informacji w dokumentacji |
Sampling Support (mniej istotne w ocenie) | ⛔ | Brak dowodów na wsparcie samplingu |
Na podstawie dostępnej dokumentacji serwer MCP Goodnews ma jasno określony cel i ciekawe zastosowania, jednak brakuje mu szczegółowych informacji dotyczących implementacji i integracji.
Ten MCP wypada umiarkowanie – ma jasno określoną użyteczność i otwartą licencję, lecz brakuje mu dokumentacji technicznej, definicji narzędzi i instrukcji konfiguracji. Dla deweloperów szukających gotowego rozwiązania MCP wymagane są bardziej szczegółowe informacje dla płynnej integracji.
Czy posiada LICENCJĘ | ✅ (Apache-2.0) |
---|---|
Czy ma przynajmniej jedno narzędzie | ⛔ |
Liczba Forków | 5 |
Liczba Gwiazdek | 39 |
Goodnews MCP Server to implementacja Model Context Protocol zaprojektowana do pobierania i dostarczania wyselekcjonowanych, pozytywnych wiadomości. Wykorzystuje NewsAPI jako źródło danych oraz Cohere LLM do oceniania artykułów pod kątem pozytywnego sentymentu, umożliwiając agentom AI i dashboardom prezentowanie budujących treści.
Wysyła zapytania do NewsAPI po najnowsze artykuły, następnie wykorzystuje duży model językowy do oceny i rankingu tych wiadomości pod kątem pozytywnego sentymentu, zanim przekaże je przez interfejs MCP.
Typowe zastosowania to zasilanie chatbotów pozytywnymi newsami, umieszczanie budujących treści na dashboardach, wspieranie dobrostanu pracowników oraz filtrowanie strumieni wiadomości, tak by wyświetlać tylko pozytywne historie.
Tak, jest wydany na licencji Apache-2.0, co pozwala na swobodne używanie i modyfikowanie na potrzeby własnych projektów.
W dostępnej dokumentacji nie są dostarczane szablony promptów ani jawnie zdefiniowane narzędzia/zasoby. Główną funkcją serwera jest pobieranie i ocenianie wiadomości pod kątem pozytywnego sentymentu.
Dodaj komponent MCP do swojego flow w FlowHunt i skonfiguruj go, podając dane serwera Goodnews MCP w formacie JSON. Po skonfigurowaniu agent AI może pobierać i dostarczać pozytywne wiadomości przez ten serwer.
Szczegółowe instrukcje konfiguracji i zarządzania kluczami API nie są zawarte w dostępnej dokumentacji. W razie potrzeby należy odwołać się do dokumentacji NewsAPI i Cohere w kwestii obsługi kluczy API.
Zintegruj dostarczanie budujących wiadomości w swoich przepływach AI i chatbotach. Sprawdź, jak Goodnews MCP może w kilka minut zmaksymalizować pozytywne zaangażowanie użytkowników.
Serwer ModelContextProtocol (MCP) działa jako most między agentami AI a zewnętrznymi źródłami danych, API i usługami, umożliwiając użytkownikom FlowHunt budowan...
Serwer Model Context Protocol (MCP) łączy asystentów AI z zewnętrznymi źródłami danych, API i usługami, umożliwiając płynną integrację złożonych przepływów prac...
Zintegruj serwer Glean MCP z FlowHunt, aby wyposażyć swoich asystentów AI w zaawansowane wyszukiwanie korporacyjne i konwersacyjną funkcję Q&A przy użyciu API G...