Serverul Tianji MCP

Ce face Serverul “Tianji” MCP?

Serverul Tianji MCP (Model Context Protocol) este proiectat pentru a conecta asistenții AI la surse de date externe, API-uri sau servicii, îmbunătățind astfel fluxurile de dezvoltare și permițând capabilități AI mai dinamice. Acționând ca o punte între modelele AI și resursele din lumea reală, Serverul Tianji MCP oferă sistemelor AI posibilitatea de a executa o gamă variată de sarcini, precum interogări de baze de date, gestionare de fișiere sau interacțiuni cu diverse API-uri. Acest lucru facilitează integrarea fără întreruperi a datelor și funcționalităților externe în aplicații AI, făcând mai ușor pentru dezvoltatori să construiască sisteme inteligente care au nevoie de informații actualizate, automatizare sau context operațional din surse externe.

Listă de prompturi

Nu au fost specificate șabloane de prompturi în fișierele sau documentația disponibilă.

Listă de resurse

Nu au fost listate resurse explicite în documentația sau fișierele disponibile.

Listă de unelte

Nu s-au detaliat unelte în server.py sau în fișierele disponibile din calea depozitului furnizat.

Cazuri de utilizare pentru acest Server MCP

Nu au fost descrise cazuri specifice de utilizare în documentația depozitului disponibilă.

Cum se configurează

Windsurf

1. Asigură-te că Node.js și npm sunt instalate.
2. Găsește fișierul de configurare Windsurf (de ex., windsurf.config.json).
3. Adaugă Serverul Tianji MCP la obiectul mcpServers:

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

4. Salvează configurația și repornește Windsurf.
5. Verifică instalarea verificând statusul conexiunii cu serverul MCP.

Claude

1. Asigură-te că Node.js este instalat.
2. Deschide fișierul de configurare al lui Claude.
3. Inserează configurația pentru Serverul Tianji MCP:

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

4. Salvează și repornește Claude.
5. Verifică logurile pentru confirmarea conexiunii reușite.

Cursor

1. Instalează Node.js dacă nu este deja prezent.
2. Găsește cursor.config.json sau fișierul de configurare relevant.
3. Adaugă Serverul Tianji MCP:

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

4. Salvează și repornește Cursor.
5. Validează integrarea prin UI sau loguri.

Cline

1. Asigură-te că Node.js este instalat.
2. Deschide fișierul de configurare Cline.
3. Adaugă următorul fragment JSON:

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

4. Salvează modificările și repornește Cline.
5. Confirmă că serverul MCP rulează.

Securizarea cheilor API

Folosește variabile de mediu pentru a gestiona secretele. Exemplu de configurație:

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

Cum folosești acest MCP în fluxuri

Utilizarea MCP în FlowHunt

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

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

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

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

Sumar

Pe baza celor de mai sus, Serverul Tianji MCP pare să fie într-o stare incipientă sau nedocumentată în ceea ce privește funcționalitățile specifice MCP precum prompturi, resurse și unelte. Instrucțiunile de instalare sunt clare, însă capabilitățile practice nu sunt documentate în codul sau README-ul examinat.

Scor MCP

Aș evalua acest server MCP cu 2/10 pe baza documentației și a gradului de completare a funcțiilor disponibile, deoarece lipsesc detalii practice sau exemple pentru utilizatori și dezvoltatori, iar în fișierele furnizate nu există dovezi de primitive sau unelte MCP implementate.