Serverul Yunxin MCP

Ce face serverul “yunxin” MCP?

Serverul yunxin MCP (Model Context Protocol) este proiectat pentru a face legătura între asistenții AI și serviciile IM (Mesagerie Instantă) și RTC (Comunicare în Timp Real) ale NetEase Yunxin. Prin expunerea unui set de instrumente care facilitează accesul la datele de mesagerie și comunicare în timp real, yunxin-mcp-server permite fluxuri de lucru alimentate de AI pentru sarcini precum interogarea istoricului chat-urilor, gestionarea comunicărilor de grup, monitorizarea metricilor de calitate RTC și agregarea statisticilor aplicației. Această integrare oferă dezvoltatorilor și operatorilor posibilitatea de a automatiza operațiuni, de a analiza tendințele de mesagerie, de a monitoriza sănătatea RTC și de a îmbunătăți experiența utilizatorilor, făcând datele relevante și acțiunile accesibile agenților LLM și sistemelor externe.

Listă de prompturi

Niciun șablon de prompt nu este menționat în depozit.

Listă de resurse

Nicio resursă explicită nu este listată în depozit sau în documentație.

Listă de instrumente

• send_p2p_msg / send_team_msg
  Trimite mesaje individuale sau de grup, pe baza conturilor expeditor/destinatar sau a ID-urilor de grup. Util pentru automatizarea mesajelor operaționale sau de notificare.
• query_p2p_msg_history / query_team_msg_history
  Interoghează istoricul conversațiilor individuale sau de grup într-un interval de timp, susținând operațiuni și fluxuri analitice.
• query_application_im_daily_stats
  Recuperează statistici zilnice despre aplicația IM, cum ar fi utilizatorii activi zilnic, volumul de mesaje, stocarea și metricile de callback.
• query_rtc_room_members / query_rtc_room_members_by_uids
  Obține detalii despre membrii camerelor RTC, inclusiv durata online, locația, ISP-ul și informațiile despre dispozitiv.
• query_rtc_room_stuck_rate / query_rtc_room_user_stuck_rate
  Accesează metrici despre rata de blocare audio/video la nivel de cameră sau utilizator pentru monitorizarea calității serviciului.
• query_rtc_room_top_20
  Listează primele 20 de camere RTC după metrici precum utilizatori activi, latență la accesare, rate de blocaj audio/video și întârzieri de rețea.

Cazuri de utilizare ale acestui server MCP

• Operațiuni automate de mesagerie
  Automatează trimiterea mesajelor operaționale IM către persoane sau grupuri, îmbunătățind acoperirea și implicarea.
• Analiză de date istorice
  Recuperează și analizează istoricul chat-urilor pentru conformitate, suport clienți sau perspective operaționale.
• Monitorizarea sănătății aplicației
  Monitorizează statisticile zilnice ale aplicației pentru a detecta anomalii, a urmări activitatea utilizatorilor și a asigura fiabilitatea serviciului.
• Monitorizarea calității RTC
  Urmărește metricile RTC la nivel de cameră și utilizator pentru a identifica și rezolva proactiv problemele de calitate.
• Analitică și raportare camere RTC
  Agregă și analizează camerele RTC cu cele mai bune performanțe pentru a optimiza infrastructura și a îmbunătăți experiența utilizatorilor.

Cum se configurează

Windsurf

1. Asigurați-vă că Python și dependențele necesare sunt instalate.
2. Localizați fișierul de configurare Windsurf (de exemplu, .windsurf/config.json).
3. Adăugați serverul yunxin MCP în secțiunea mcpServers cu comanda și argumentele potrivite.
4. Salvați fișierul și reporniți Windsurf.
5. Verificați că serverul yunxin MCP este afișat în interfață.

{
  "mcpServers": {
    "yunxin-mcp": {
      "command": "yunxin-mcp-server",
      "args": []
    }
  }
}

Claude

1. Instalați Python și dependențele pentru yunxin-mcp-server.
2. Găsiți fișierul de configurare MCP al lui Claude.
3. Introduceți următorul fragment JSON în configurația MCP.
4. Salvați și reporniți Claude.
5. Confirmați funcționarea yunxin-mcp-server.

{
  "mcpServers": {
    "yunxin-mcp": {
      "command": "yunxin-mcp-server",
      "args": []
    }
  }
}

Cursor

1. Asigurați-vă că Python și dependențele sunt instalate.
2. Deschideți setările sau fișierul de configurare al Cursor.
3. Adăugați serverul yunxin MCP în secțiunea mcpServers.
4. Salvați modificările și reporniți Cursor.
5. Verificați integrarea yunxin MCP.

{
  "mcpServers": {
    "yunxin-mcp": {
      "command": "yunxin-mcp-server",
      "args": []
    }
  }
}

Cline

1. Instalați Python și dependențele pentru yunxin-mcp-server.
2. Accesați fișierul de configurare al Cline.
3. Înregistrați serverul yunxin MCP cu următorul JSON.
4. Salvați și reporniți Cline.
5. Validați că serverul este activ.

{
  "mcpServers": {
    "yunxin-mcp": {
      "command": "yunxin-mcp-server",
      "args": []
    }
  }
}

Securizarea cheilor API:
Folosiți variabile de mediu pentru a proteja datele sensibile. Exemplu cu env și inputs:

{
  "mcpServers": {
    "yunxin-mcp": {
      "command": "yunxin-mcp-server",
      "args": [],
      "env": {
        "YUNXIN_API_KEY": "${YUNXIN_API_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "api_key": "${YUNXIN_API_KEY}"
      }
    }
  }
}

Cum să folosești acest MCP în fluxuri

Utilizarea MCP în FlowHunt

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

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

{
  "yunxin-mcp": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Odată configurat, agentul AI poate folosi acest MCP ca instrument cu acces la toate funcțiile și capabilitățile sale. Nu uita să înlocuiești “yunxin-mcp” cu numele real al serverului MCP și URL-ul cu adresa serverului tău MCP.

Prezentare generală

Aș acorda acestui server MCP un scor de 6/10. Oferă API-uri de instrumente clare și instrucțiuni de configurare, dar îi lipsesc șabloane de prompturi, definiții de resurse și suport explicit pentru funcționalități MCP avansate (rădăcini, sampling).

Scor MCP