Tianji MCP Server

Co robi serwer “Tianji” MCP?

Tianji MCP (Model Context Protocol) Server został zaprojektowany do łączenia asystentów AI z zewnętrznymi źródłami danych, API lub usługami, dzięki czemu usprawnia przepływy pracy deweloperskiej oraz umożliwia bardziej dynamiczne możliwości AI. Działając jako pomost między modelami AI a zasobami świata rzeczywistego, Tianji MCP Server pozwala systemom AI na wykonywanie szeregu zadań, takich jak wykonywanie zapytań do baz danych, zarządzanie plikami czy interakcja z różnymi API. Umożliwia to płynną integrację zewnętrznych danych i funkcjonalności w aplikacjach opartych na AI, ułatwiając deweloperom budowanie inteligentnych systemów wymagających aktualnych informacji, automatyzacji lub kontekstu operacyjnego z zewnętrznych źródeł.

Lista promptów

Nie znaleziono szablonów promptów w dostępnych plikach lub dokumentacji.

Lista zasobów

Nie wyszczególniono żadnych zasobów w dostępnej dokumentacji lub plikach.

Lista narzędzi

Nie znaleziono narzędzi w pliku server.py ani w dostępnych plikach w podanej ścieżce repozytorium.

Przykłady zastosowania tego serwera MCP

Nie opisano konkretnych przypadków użycia w dostępnej dokumentacji repozytorium.

Jak to skonfigurować

Windsurf

1. Upewnij się, że Node.js oraz npm są zainstalowane.
2. Zlokalizuj plik konfiguracyjny Windsurf (np. windsurf.config.json).
3. Dodaj Tianji MCP Server do obiektu mcpServers:

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

4. Zapisz konfigurację i uruchom ponownie Windsurf.
5. Zweryfikuj konfigurację, sprawdzając status połączenia z serwerem MCP.

Claude

1. Upewnij się, że Node.js jest zainstalowany.
2. Otwórz plik konfiguracyjny Claude.
3. Wstaw konfigurację Tianji MCP Server:

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

4. Zapisz i uruchom ponownie Claude.
5. Sprawdź logi, aby potwierdzić poprawne połączenie.

Cursor

1. Zainstaluj Node.js, jeśli jeszcze nie jest zainstalowany.
2. Znajdź cursor.config.json lub odpowiedni plik konfiguracyjny.
3. Dodaj Tianji MCP Server:

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

4. Zapisz i uruchom ponownie Cursor.
5. Zweryfikuj integrację przez UI lub logi.

Cline

1. Upewnij się, że Node.js jest zainstalowany.
2. Otwórz plik konfiguracyjny Cline.
3. Dodaj poniższy fragment JSON:

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

4. Zapisz zmiany i uruchom ponownie Cline.
5. Potwierdź, że serwer MCP działa.

Bezpieczne przechowywanie kluczy API

Do zarządzania sekretami używaj zmiennych środowiskowych. Przykład konfiguracji:

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

Jak używać tego MCP w przepływach

Użycie MCP w FlowHunt

Aby zintegrować serwery MCP w swoim przepływie pracy FlowHunt, zacznij od dodania komponentu MCP do przepływu i połączenia go ze swoim agentem AI:

Kliknij komponent MCP, aby otworzyć panel konfiguracji. W sekcji konfiguracji systemu MCP wstaw dane swojego serwera MCP w tym formacie JSON:

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

Po skonfigurowaniu agent AI będzie mógł korzystać z tego MCP jako narzędzia z dostępem do wszystkich jego funkcji i możliwości. Pamiętaj, aby zamienić “tianji” na rzeczywistą nazwę swojego serwera MCP oraz podać własny adres URL serwera MCP.

Podsumowanie

Na podstawie powyższego, Tianji MCP Server wydaje się być na wczesnym etapie lub nieudokumentowany pod kątem funkcji MCP, takich jak prompty, zasoby i narzędzia. Instrukcje konfiguracji są jasne, lecz praktyczne możliwości nie są udokumentowane w przejrzanym kodzie ani README.

Ocena MCP

Oceniam ten serwer MCP na 2/10 na podstawie dostępnej dokumentacji i kompletności funkcji, gdyż brakuje praktycznych szczegółów i przykładów dla użytkowników oraz deweloperów, a w dostarczonych plikach nie widać implementacji prymitywów MCP czy narzędzi.