Tianji MCP Server
Tianji MCP Server umožňuje vašim AI agentom interagovať s externými dátami, API a službami, čím odomyká dynamické workflow a reálnu automatizáciu pre vaše AI aplikácie.

Čo robí “Tianji” MCP Server?
Tianji MCP (Model Context Protocol) Server je navrhnutý na prepojenie AI asistentov s externými dátovými zdrojmi, API alebo službami, čím zlepšuje vývojárske workflowy a umožňuje dynamickejšie možnosti AI. Ako most medzi AI modelmi a reálnymi zdrojmi umožňuje Tianji MCP Server AI systémom vykonávať množstvo úloh, ako sú vykonávanie databázových dotazov, správa súborov alebo interakcia s rôznymi API. Uľahčuje bezproblémovú integráciu externých dát a funkcionalít do AI aplikácií, čo vývojárom umožňuje vytvárať inteligentné systémy, ktoré potrebujú aktuálne informácie, automatizáciu alebo operačný kontext z externých zdrojov.
Zoznam výziev
V dostupných súboroch alebo dokumentácii neboli zadané žiadne šablóny výziev.
Zoznam zdrojov
V dostupnej dokumentácii alebo súboroch neboli uvedené žiadne explicitné zdroje.
Zoznam nástrojov
V server.py ani v dostupných súboroch v zadanom repozitári neboli podrobne opísané žiadne nástroje.
Prípady použitia tohto MCP Servera
V dostupnej repozitárnej dokumentácii neboli opísané žiadne konkrétne prípady použitia.
Ako ho nastaviť
Windsurf
- Uistite sa, že máte nainštalovaný Node.js a npm.
- Nájdite konfiguračný súbor Windsurf (napr.
windsurf.config.json
). - Pridajte Tianji MCP Server do objektu
mcpServers
:{ "mcpServers": { "tianji": { "command": "npx", "args": ["@tianji/mcp-server@latest"] } } }
- Uložte konfiguráciu a reštartujte Windsurf.
- Overte nastavenie kontrolou stavu pripojenia MCP servera.
Claude
- Uistite sa, že máte nainštalovaný Node.js.
- Otvorte konfiguračný súbor Claude.
- Vložte konfiguráciu Tianji MCP Servera:
{ "mcpServers": { "tianji": { "command": "npx", "args": ["@tianji/mcp-server@latest"] } } }
- Uložte a reštartujte Claude.
- Skontrolujte logy pre potvrdenie úspešného pripojenia.
Cursor
- Nainštalujte Node.js, ak ešte nie je prítomný.
- Nájdite
cursor.config.json
alebo relevantný konfiguračný súbor. - Pridajte Tianji MCP Server:
{ "mcpServers": { "tianji": { "command": "npx", "args": ["@tianji/mcp-server@latest"] } } }
- Uložte a reštartujte Cursor.
- Overte integráciu cez UI alebo logy.
Cline
- Uistite sa, že máte nainštalovaný Node.js.
- Otvorte konfiguračný súbor Cline.
- Pridajte nasledujúci JSON úsek:
{ "mcpServers": { "tianji": { "command": "npx", "args": ["@tianji/mcp-server@latest"] } } }
- Uložte zmeny a reštartujte Cline.
- Potvrďte, že MCP server beží.
Zabezpečenie API kľúčov
Na správu tajomstiev používajte environmentálne premenné. Príklad konfigurácie:
{
"mcpServers": {
"tianji": {
"command": "npx",
"args": ["@tianji/mcp-server@latest"],
"env": {
"API_KEY": "${API_KEY}"
},
"inputs": {
"apiKey": "${API_KEY}"
}
}
}
}
Ako používať tento MCP vo flowoch
Použitie MCP vo FlowHunt
Na integráciu MCP serverov do vášho FlowHunt workflow začnite pridaním MCP komponentu do vášho flowu a jeho prepojením s vaším AI agentom:

Kliknite na MCP komponent, čím otvoríte konfiguračný panel. V sekcii systémovej MCP konfigurácie vložte detaily vášho MCP servera v tomto JSON formáte:
{ “tianji”: { “transport”: “streamable_http”, “url”: “https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url" } }
Po nakonfigurovaní môže AI agent používať tento MCP ako nástroj s prístupom ku všetkým jeho funkciám a možnostiam. Nezabudnite zmeniť “tianji” na skutočný názov vášho MCP servera a nahradiť URL adresou vášho vlastného MCP servera.
Prehľad
Sekcia | Dostupnosť | Detaily/Poznámky |
---|---|---|
Prehľad | ✅ | Krátky popis Tianji MCP Servera zahrnutý. |
Zoznam výziev | ⛔ | Neboli nájdené žiadne šablóny výziev. |
Zoznam zdrojov | ⛔ | Nie sú zdokumentované žiadne zdroje. |
Zoznam nástrojov | ⛔ | V dostupných súboroch neboli nájdené žiadne nástroje. |
Zabezpečenie API kľúčov | ✅ | Uvedený príklad použitia environmentálnych premenných. |
Podpora vzorkovania (menej dôležité v hodnotení) | ⛔ | Nie sú informácie o podpore vzorkovania. |
Na základe vyššie uvedeného sa Tianji MCP Server javí byť v počiatočnom alebo nedostatočne zdokumentovanom stave čo sa týka MCP-špecifických funkcií ako výzvy, zdroje a nástroje. Inštrukcie na nastavenie sú jasné, no praktické možnosti nie sú v preskúmanom kóde alebo README zdokumentované.
MCP skóre
Má LICENSE | |
---|---|
Má aspoň jeden nástroj | |
Počet Forkov | |
Počet Hviezdičiek |
Na základe dostupnej dokumentácie a úplnosti funkcií by som tento MCP server ohodnotil 2/10, keďže chýbajú praktické detaily alebo príklady pre používateľov a vývojárov a nie je žiadny dôkaz o implementovaných MCP primitívach alebo nástrojoch v poskytnutých súboroch.
Najčastejšie kladené otázky
- Čo je Tianji MCP Server?
Tianji MCP (Model Context Protocol) Server prepája AI agentov s externými dátovými zdrojmi, API a službami. Umožňuje AI modelom pristupovať k reálnym informáciám, automatizovať externé operácie a integrovať živé dáta do workflowov.
- Ako bezpečne konfigurovať API kľúče?
Na ukladanie API kľúčov používajte environmentálne premenné. V konfigurácii MCP servera odkazujte na tieto premenné pre bezpečný prístup a správu tajomstiev.
- Sú k dispozícii vstavané výzvy, nástroje alebo zdroje?
V aktuálnom vydaní ani dokumentácii nie sú zahrnuté žiadne šablóny výziev, nástroje alebo zdroje. Tianji MCP Server je navrhnutý na rozšíriteľnosť a prepojenie s externými zdrojmi podľa potrieb používateľa.
- Ako používať Tianji MCP Server vo FlowHunt?
Pridajte MCP komponent do vášho flowu, prepojte ho s vaším agentom a vložte konfiguráciu vášho Tianji MCP servera (s korektným transportom a URL) v systémovom MCP konfiguračnom paneli. Agent môže následne využívať možnosti Tianji MCP.
- Aké sú hlavné prípady použitia?
Použite Tianji MCP Server na prepojenie AI agentov so živými API, databázami, súborovými systémami a externými nástrojmi—umožňujúc dynamické získavanie údajov, automatizáciu a operačný kontext vo vašich AI aplikáciách.
Pripojte svoju AI k svetu s Tianji MCP Serverom
Jednoducho prepojte svojich AI asistentov s externými API a službami pre inteligentnejšie a dynamickejšie aplikácie. Nasadzujte Tianji MCP Server vo vašom FlowHunt workflow už dnes.