
Integrare Server Qiniu MCP
Serverul Qiniu MCP face legătura între asistenții AI și clienții LLM cu serviciile de stocare și multimedia din Qiniu Cloud. Permite gestionarea automată a fiși...
Integrează modelul lingvistic Qwen Max în fluxurile tale de lucru cu acest server MCP stabil și scalabil construit pe Node.js/TypeScript pentru Claude Desktop și altele.
Serverul Qwen Max MCP este o implementare a Model Context Protocol (MCP) concepută pentru a conecta modelul lingvistic Qwen Max cu clienți externi, cum ar fi asistenți AI și instrumente de dezvoltare. Acționând ca o punte, serverul permite integrarea fără probleme a modelelor din seria Qwen în fluxuri de lucru ce necesită înțelegere și generare avansată de limbaj. Îmbunătățește dezvoltarea permițând sarcini precum inferență pe context mare, raționament multi-pas și interacțiuni complexe cu prompturi. Construit pe Node.js/TypeScript pentru stabilitate maximă și compatibilitate, serverul este deosebit de potrivit pentru utilizarea cu Claude Desktop și permite implementări sigure și scalabile. Cu suport pentru mai multe variante de modele Qwen, optimizează atât performanța, cât și costul, fiind o soluție versatilă pentru proiecte care necesită capabilități robuste de modelare lingvistică.
Nu sunt menționate sau descrise template-uri de prompt explicite în depozit.
Nu sunt documentate primitive MCP de resurse explicite în depozit.
Nu sunt prezente sau descrise instrumente explicite sau fișiere de tip “server.py” (sau echivalent care listează instrumente executabile) în depozit.
npx -y @smithery/cli install @66julienmartin/mcp-server-qwen_max --client windsurf
{
"mcpServers": [
{
"command": "npx",
"args": ["@66julienmartin/mcp-server-qwen_max", "start"]
}
]
}
{
"env": {
"DASHSCOPE_API_KEY": "<your_api_key>"
}
}
npx -y @smithery/cli install @66julienmartin/mcp-server-qwen_max --client claude
{
"mcpServers": [
{
"command": "npx",
"args": ["@66julienmartin/mcp-server-qwen_max", "start"]
}
]
}
{
"env": {
"DASHSCOPE_API_KEY": "<your_api_key>"
}
}
npx -y @smithery/cli install @66julienmartin/mcp-server-qwen_max --client cursor
{
"mcpServers": [
{
"command": "npx",
"args": ["@66julienmartin/mcp-server-qwen_max", "start"]
}
]
}
{
"env": {
"DASHSCOPE_API_KEY": "<your_api_key>"
}
}
npx -y @smithery/cli install @66julienmartin/mcp-server-qwen_max --client cline
{
"mcpServers": [
{
"command": "npx",
"args": ["@66julienmartin/mcp-server-qwen_max", "start"]
}
]
}
{
"env": {
"DASHSCOPE_API_KEY": "<your_api_key>"
}
}
Utilizarea MCP în FlowHunt
Pentru a integra servere MCP în fluxul tău FlowHunt, adaugă componenta MCP în flux și conecteaz-o la agentul tău AI:
Apasă pe componenta MCP pentru a deschide panoul de configurare. În secțiunea de configurare sistem MCP, inserează detaliile serverului MCP folosind acest format JSON:
{
"qwen-max": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
}
}
După configurare, agentul AI poate folosi acest MCP ca instrument cu acces la toate funcțiile și capabilitățile sale. Nu uita să schimbi “qwen-max” cu numele real al serverului tău MCP (ex: “github-mcp”, “weather-api” etc.) și să înlocuiești URL-ul cu adresa serverului tău MCP.
Secțiune | Disponibilitate | Detalii/Note |
---|---|---|
Prezentare generală | ✅ | Prezentare completă și informații despre model |
Listă de prompturi | ⛔ | Nu există template-uri de prompt documentate |
Listă de resurse | ⛔ | Nu există primitive MCP de resurse explicite |
Listă de instrumente | ⛔ | Nu sunt listate instrumente explicit |
Securizarea cheilor API | ✅ | Utilizarea variabilelor de mediu este documentată |
Suport sampling (mai puțin relevant la evaluare) | ⛔ | Nu este menționat |
Pe baza informațiilor furnizate, serverul Qwen Max MCP este bine documentat pentru instalare și detalii despre model, dar îi lipsesc documentația sau implementarea explicită a resurselor MCP, instrumentelor sau template-urilor de prompt în depozitul public. Acest lucru limitează extensibilitatea și utilitatea sa out-of-the-box pentru funcții MCP avansate.
Am evalua acest server MCP cu 5/10. Deși instalarea și suportul pentru modele sunt clare și proiectul este open source cu o licență permisivă, lipsa instrumentelor, resurselor și template-urilor de prompt documentate îi reduce valoarea imediată pentru fluxurile de lucru ce depind de capabilitățile complete ale MCP.
Are o LICENȚĂ | ✅ |
---|---|
Are cel puțin un instrument | ⛔ |
Număr de Fork-uri | 6 |
Număr de Stele | 19 |
Qwen Max MCP Server este un server Model Context Protocol (MCP) care conectează Qwen Max și modelele lingvistice aferente la clienți externi și instrumente de dezvoltare. Permite inferență pe context mare, raționament multi-pas și face modelele Qwen accesibile printr-o interfață unificată.
Acesta permite chat și inferență pe context mare (până la 32.768 tokeni), experimentare cu modele, integrare fără probleme cu Claude Desktop, acces API pentru construirea de asistenți sau automatizări și gestionarea costurilor cu tokenii pentru implementări.
Nu, depozitul public actual nu documentează template-uri de prompt explicite, primitive MCP sau instrumente executabile pentru acest server.
Stochează DASHSCOPE_API_KEY în variabile de mediu, așa cum este prezentat în instrucțiunile de configurare pentru fiecare client. Astfel, cheile sensibile nu ajung în codul sursă sau fișierele de configurare.
Da, serverul este open source cu o licență permisivă, fiind potrivit atât pentru experimentare, cât și pentru producție.
Este bine documentat pentru instalare și integrarea modelelor, dar îi lipsesc suportul imediat pentru instrumente, resurse sau template-uri de prompt, rezultând un scor general de 5/10.
Activează capabilități AI pe context mare și integrare fără probleme cu Qwen Max MCP Server. Începe să construiești cu modele lingvistice avansate acum.
Serverul Qiniu MCP face legătura între asistenții AI și clienții LLM cu serviciile de stocare și multimedia din Qiniu Cloud. Permite gestionarea automată a fiși...
Serverul Multi-Model Advisor MCP permite FlowHunt să conecteze asistenții AI la mai multe modele Ollama locale, permițând interogarea simultană și sinteza unor ...
Serverul ModelContextProtocol (MCP) acționează ca o punte între agenții AI și sursele externe de date, API-uri și servicii, permițând utilizatorilor FlowHunt să...