Serverul Dumpling AI MCP

Ce face Serverul “Dumpling AI” MCP?

Serverul Dumpling AI MCP (Model Context Protocol) acționează ca o punte între asistenții AI și o suită largă de surse externe de date, API-uri și instrumente pentru dezvoltatori. Este conceput special pentru a îmbunătăți fluxurile de lucru asistate de AI, permițând funcționalități precum extragerea de date, procesarea conținutului și gestionarea cunoștințelor, alături de integrarea fluidă cu serviciile Dumpling AI. Cu caracteristici pentru rularea în siguranță a codului agentului, extragerea de informații din documente diverse și interacțiunea cu API-uri pentru surse precum YouTube, hărți, știri și altele, Serverul Dumpling AI MCP oferă clienților AI posibilitatea de a efectua sarcini precum web scraping, conversie de fișiere, extragere de date complexe și gestionare automată a bazelor de cunoștințe. Această extensibilitate îl face un instrument eficient pentru automatizarea și scalarea fluxurilor de lucru de rutină ale dezvoltatorilor și cercetătorilor.

Lista de Prompt-uri

Nu există șabloane de prompt documentate explicit în depozit.

Lista de Resurse

Nu există resurse MCP documentate explicit în depozit.

Lista de Instrumente

• get-youtube-transcript: Obține transcriptul unui videoclip YouTube specificat, permițând modelelor lingvistice să acceseze conținutul video sub formă de text.
• (Probabil există multe alte instrumente pentru scraping, căutare, completare automată, conversie de documente și altele, însă doar get-youtube-transcript este menționat direct în README.)

Cazuri de utilizare ale acestui Server MCP

• Analiză video YouTube: Recuperează și analizează transcriptul videoclipurilor YouTube pentru sumarizare de conținut, analiză de sentiment sau extragere de cunoștințe.
• Web Scraping și Extragere Structurată de Date: Automatizează colectarea și structurarea datelor de pe site-uri pentru cercetare, generare de lead-uri sau monitorizare.
• Conversie de Documente și Extragere de Text: Convertește PDF-uri, videoclipuri sau imagini în text pentru analiză AI, sumarizare sau stocare în baze de cunoștințe.
• Rulare Cod de Agent AI: Rulează în siguranță fragmente de cod JavaScript și Python pentru procesare automată de date, calcule sau integrare cu API-uri externe.
• Gestionare Bază de Cunoștințe: Extrage, procesează și organizează automat informații din diverse tipuri de conținut pentru a menține baze de cunoștințe actualizate pentru asistenți AI.

Cum se configurează

Windsurf

Nu s-au găsit instrucțiuni de configurare specifice Windsurf în depozit.

Claude

1. Instalează Smithery CLI dacă nu este deja instalat.
2. Rulează:

   npx -y @smithery/cli install @Dumpling-AI/mcp-server-dumplingai --client claude
   

3. Oferă cheia ta Dumpling AI API ca variabilă de mediu (DUMPLING_API_KEY).
4. Pornește Claude Desktop și verifică dacă serverul MCP este disponibil ca instrument.
5. Testează invocând o comandă Dumpling AI.

Exemplu de configurație JSON:

{
  "mcpServers": {
    "dumplingai": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "mcp-server-dumplingai"],
      "env": {
        "DUMPLING_API_KEY": "<your-api-key>"
      }
    }
  }
}

Cursor

1. Deschide Setările Cursor.
2. Navighează la Features > MCP Servers.
3. Dă click pe “+ Add New MCP Server”.
4. Introdu configurația serverului MCP:

{
  "mcpServers": {
    "dumplingai": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "mcp-server-dumplingai"],
      "env": {
        "DUMPLING_API_KEY": "<your-api-key>"
      }
    }
  }
}

5. Salvează și repornește Cursor dacă este necesar.
6. Verifică rulând un instrument alimentat de Dumpling AI.

Cline

Nu s-au găsit instrucțiuni de configurare specifice Cline în depozit.

Securizarea Cheilor API

• Oferă întotdeauna DUMPLING_API_KEY folosind variabile de mediu în câmpul env al blocului de configurare MCP. Exemplu:

{
  "mcpServers": {
    "dumplingai": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "mcp-server-dumplingai"],
      "env": {
        "DUMPLING_API_KEY": "your_api_key"
      }
    }
  }
}

Cum utilizezi acest MCP în fluxuri

Utilizarea MCP în FlowHunt

Pentru a integra servere MCP în fluxul tău FlowHunt, începe prin a adăuga componenta MCP în flux și conecteaz-o la agentul tău AI:

Dă click pe componenta MCP pentru a deschide panoul de configurare. În secțiunea de configurație MCP a sistemului, inserează detaliile serverului tău MCP folosind acest format JSON:

{
  "dumplingai": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

După configurare, agentul AI va putea folosi acest MCP ca instrument cu acces la toate funcțiile și capabilitățile sale. Nu uita să schimbi “dumplingai” cu numele real al serverului tău MCP și să înlocuiești URL-ul cu cel al serverului tău MCP.

Prezentare generală

Opinia noastră

Serverul Dumpling AI MCP oferă documentație bună pentru instalare și un set solid de funcționalități orientate către dezvoltatori. Totuși, lipsa definițiilor explicite pentru prompt-uri și resurse limitează transparența pentru personalizarea avansată MCP. Setul de instrumente este potențial amplu (așa cum sugerează README), dar doar un instrument este menționat explicit. Suportul pentru sampling și roots nu este documentat.

Scor MCP

Evaluare: 6/10.
Pro: Funcționalități de bază bune, documentație clară pentru instalare și mentenanță activă.
Contra: Lipsă de metadate MCP detaliate (prompt-uri, resurse, suport roots/sampling) și listare extinsă de instrumente în documentație.