Servidor Tianji MCP

O que faz o Servidor “Tianji” MCP?

O Tianji MCP (Model Context Protocol) Server foi projetado para conectar assistentes de IA a fontes de dados externas, APIs ou serviços, aprimorando fluxos de desenvolvimento e habilitando capacidades de IA mais dinâmicas. Agindo como uma ponte entre modelos de IA e recursos do mundo real, o Servidor Tianji MCP permite que sistemas de IA executem uma variedade de tarefas, como consultas a bancos de dados, gerenciamento de arquivos ou interação com diversas APIs. Isso facilita a integração transparente de dados e funcionalidades externas em aplicações conduzidas por IA, tornando mais fácil para desenvolvedores criarem sistemas inteligentes que necessitem de informações atualizadas, automação ou contexto operacional de fontes externas.

Lista de Prompts

Nenhum modelo de prompt foi especificado nos arquivos ou documentação disponíveis.

Lista de Recursos

Nenhum recurso explícito foi listado na documentação ou arquivos disponíveis.

Lista de Ferramentas

Nenhuma ferramenta foi detalhada no server.py ou nos arquivos disponíveis no caminho do repositório fornecido.

Casos de Uso deste Servidor MCP

Nenhum caso de uso específico foi descrito na documentação do repositório disponível.

Como configurar

Windsurf

1. Certifique-se de que Node.js e npm estão instalados.
2. Localize o arquivo de configuração do Windsurf (por exemplo, windsurf.config.json).
3. Adicione o Servidor Tianji MCP ao objeto mcpServers:

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

4. Salve a configuração e reinicie o Windsurf.
5. Verifique a configuração checando o status da conexão do servidor MCP.

Claude

1. Certifique-se de que o Node.js está instalado.
2. Abra o arquivo de configuração do Claude.
3. Insira a configuração do Servidor Tianji MCP:

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

4. Salve e reinicie o Claude.
5. Verifique os logs para confirmar a conexão bem-sucedida.

Cursor

1. Instale o Node.js se ainda não estiver presente.
2. Encontre o arquivo cursor.config.json ou o arquivo de configuração relevante.
3. Adicione o Servidor Tianji MCP:

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

4. Salve e reinicie o Cursor.
5. Valide a integração via interface ou logs.

Cline

1. Certifique-se de que o Node.js está instalado.
2. Abra o arquivo de configuração do Cline.
3. Adicione o seguinte trecho JSON:

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

4. Salve as alterações e reinicie o Cline.
5. Confirme que o servidor MCP está em execução.

Protegendo as Chaves de API

Use variáveis de ambiente para gerenciar segredos. Exemplo de configuração:

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

Como usar este MCP em fluxos

Usando MCP no FlowHunt

Para integrar servidores MCP no seu fluxo 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 MCP do sistema, insira os dados do seu servidor MCP usando este formato JSON:

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

Após configurar, o agente de IA poderá usar este MCP como uma ferramenta com acesso a todas as suas funções e capacidades. Lembre-se de alterar “tianji” para o nome real do seu servidor MCP e substituir a URL pela do seu próprio servidor MCP.

Visão Geral

Com base no exposto, o Servidor Tianji MCP parece estar em um estado inicial ou não documentado em relação a recursos MCP específicos como prompts, recursos e ferramentas. Suas instruções de configuração são claras, mas suas capacidades práticas não estão documentadas no código examinado ou no README.

Pontuação MCP

Eu avaliaria este servidor MCP com nota 2/10 com base na documentação disponível e na completude de recursos, pois faltam detalhes práticos ou exemplos para usuários e desenvolvedores, e não há evidências de primitivas ou ferramentas MCP implementadas nos arquivos fornecidos.