CRIC物业AI MCP Server

O que faz o MCP Server “CRIC物业AI”?

O CRIC物业AI MCP Server foi projetado para atuar como uma ponte entre assistentes de IA e dados, APIs ou serviços externos de gestão de propriedades. Utilizando o Model Context Protocol (MCP), este servidor permite que ferramentas e agentes orientados por IA executem fluxos de trabalho como consultas a bancos de dados imobiliários, gerenciamento de arquivos ou interação com APIs de terceiros relevantes à gestão de propriedades. O CRIC物业AI MCP Server simplifica o acesso a informações estruturadas e ferramentas operacionais, facilitando para desenvolvedores e organizações a automação e aprimoramento de tarefas de gestão de propriedades por meio de aplicações com IA. Suas capacidades de integração permitem maior eficiência e padronização na interação entre clientes de IA e diversos serviços de backend.

Lista de Prompts

Nenhum modelo de prompt foi encontrado no repositório ou na documentação.

Lista de Recursos

Nenhum recurso explícito está documentado no repositório ou na documentação.

Lista de Ferramentas

Não foram encontradas definições de ferramentas em server.py ou arquivos equivalentes.

Casos de Uso deste MCP Server

• Consulta de Dados de Propriedades: Permite que agentes de IA consultem informações atualizadas de gestão de propriedades para análises e relatórios.
• Automação de Fluxos de Trabalho: Facilita a automação de tarefas rotineiras em gestão de propriedades por meio de integração com serviços externos.
• Integração de API: Oferece endpoints para conectar plataformas de gestão de propriedades a outras soluções de software.
• Gerenciamento de Arquivos/Dados: Suporta operações com arquivos e gerenciamento de dados estruturados de documentos relacionados a propriedades.
• Aprimoramento de Assistente de IA: Capacita assistentes virtuais com ações contextuais para cenários de gestão de propriedades.

Como configurar

Windsurf

1. Certifique-se de que o Node.js está instalado em sua máquina.
2. Abra o arquivo de configuração do Windsurf.
3. Adicione o CRIC物业AI MCP Server usando o seguinte trecho JSON:

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

4. Salve a configuração e reinicie o Windsurf.
5. Verifique se o servidor está rodando na interface do Windsurf.

Claude

1. Instale o Node.js caso ainda não esteja presente.
2. Edite o arquivo de configuração do Claude para incluir o servidor MCP.
3. Insira o seguinte sob a seção mcpServers:

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

4. Salve as alterações e reinicie o Claude.
5. Confirme que o servidor está ativo pela interface do Claude.

Cursor

1. Pré-requisito: Node.js instalado.
2. Acesse o arquivo de configuração do Cursor.
3. Adicione:

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

4. Salve e reinicie o Cursor.
5. Verifique se o CRIC物业AI MCP Server aparece na lista de ferramentas.

Cline

1. Certifique-se de que o Node.js está instalado.
2. Localize e edite o arquivo de configuração do Cline.
3. Insira:

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

4. Salve e reinicie o Cline.
5. Verifique se o servidor está disponível dentro do Cline.

Exemplo de Segurança para Chaves de API:

Para gerenciar chaves de API ou segredos de forma segura, use variáveis de ambiente em sua configuração:

{
  "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}}"
      }
    }
  }
}

Como usar este MCP em fluxos

Usando MCP no FlowHunt

Para integrar servidores MCP ao seu fluxo no FlowHunt, comece adicionando o componente MCP ao seu fluxo e conectando-o ao seu agente de IA:

Clique no componente MCP para abrir o painel de configuração. Na seção de configuração do sistema MCP, insira os detalhes do seu servidor MCP neste formato JSON:

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

Após configurado, o agente de IA estará apto a usar este MCP como ferramenta, com acesso a todas as suas funções e capacidades. Lembre-se de alterar “cric-wuye-ai” para o nome real do seu servidor MCP e substituir a URL pela URL do seu MCP.

Visão Geral

Apesar das instruções detalhadas de configuração, exemplos básicos de uso e falta de detalhes sobre recursos, prompts e ferramentas, este servidor MCP oferece integração fundamental, mas carece de profundidade na documentação. A ausência de detalhes sobre Roots e Sampling limita uma avaliação avançada.

Nossa opinião

Este MCP server é simples de configurar e integra-se bem com plataformas comuns, mas falta detalhamento sobre prompts, recursos e ferramentas, o que reduz sua flexibilidade e facilidade de adoção para desenvolvedores que buscam recursos prontos para uso. Avaliamos este MCP server com nota 4/10 para experiência geral do desenvolvedor e completude da documentação.

MCP Score