
CircleCI MCP-serverintegration
CircleCI MCP-servern bygger en bro mellan CircleCIs kraftfulla CI-infrastruktur och MCP-ekosystemet, vilket möjliggör för AI-assistenter att automatisera och öv...
Koppla AI-assistenter sömlöst till fastighetssystem för smartare automation och dataåtkomst med CRIC物业AI MCP-server.
CRIC物业AI MCP-server är utformad för att fungera som en brygga mellan AI-assistenter och extern fastighetsförvaltningsdata, API:er eller tjänster. Genom att använda Model Context Protocol (MCP) möjliggör denna server för AI-drivna verktyg och agenter att utföra arbetsflöden såsom att fråga fastighetsdatabaser, hantera filer eller interagera med tredjeparts-API:er relevanta för fastighetsförvaltning. CRIC物业AI MCP-server effektiviserar åtkomst till strukturerad information och operativa verktyg, vilket gör det enklare för utvecklare och organisationer att automatisera och förbättra fastighetsförvaltningsuppgifter med AI-baserade applikationer. Dess integrationsmöjligheter ger förbättrad effektivitet och standardiserade interaktioner mellan AI-klienter och olika backend-tjänster.
Inga promptmallar hittades i arkivet eller dokumentationen.
Inga resurser finns dokumenterade i arkivet eller dokumentationen.
Inga verktygsdefinitioner hittades i server.py eller motsvarande filer.
{
"mcpServers": {
"cric-wuye-ai": {
"command": "npx",
"args": ["@wuye-ai/mcp-server-wuye-ai@latest"]
}
}
}
{
"mcpServers": {
"cric-wuye-ai": {
"command": "npx",
"args": ["@wuye-ai/mcp-server-wuye-ai@latest"]
}
}
}
{
"mcpServers": {
"cric-wuye-ai": {
"command": "npx",
"args": ["@wuye-ai/mcp-server-wuye-ai@latest"]
}
}
}
{
"mcpServers": {
"cric-wuye-ai": {
"command": "npx",
"args": ["@wuye-ai/mcp-server-wuye-ai@latest"]
}
}
}
Exempel på säker hantering av API-nycklar:
För att hantera API-nycklar eller hemligheter på ett säkert sätt, använd miljövariabler i din konfiguration:
{
"mcpServers": {
"cric-wuye-ai": {
"command": "npx",
"args": ["@wuye-ai/mcp-server-wuye-ai@latest"],
"env": {
"API_KEY": "${{secrets.CRICSERVICE_API_KEY}}"
},
"inputs": {
"apiKey": "${{secrets.CRICSERVICE_API_KEY}}"
}
}
}
}
Användning av MCP i FlowHunt
För att integrera MCP-servrar i ditt FlowHunt-arbetsflöde, börja med att lägga till MCP-komponenten i ditt flöde och anslut den till din AI-agent:
Klicka på MCP-komponenten för att öppna konfigurationspanelen. I systemets MCP-konfigurationssektion, ange din MCP-server-information med detta JSON-format:
{
"cric-wuye-ai": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
}
}
När du har konfigurerat detta kan AI-agenten nu använda denna MCP som ett verktyg med tillgång till alla dess funktioner och möjligheter. Kom ihåg att byta ut “cric-wuye-ai” mot namnet på din MCP-server och ersätta URL:en med din egen MCP-serveradress.
Sektion | Tillgänglighet | Detaljer/Anmärkningar |
---|---|---|
Översikt | ✅ | |
Lista över Prompts | ⛔ | Inga funna |
Lista över resurser | ⛔ | Ej dokumenterade |
Lista över verktyg | ⛔ | Ej funna |
Säker hantering av API-nycklar | ✅ | Konfigurationsexempel finns |
Stöd för sampling (mindre viktigt vid utvärdering) | ⛔ | Ej specificerat |
Trots grundliga installationsinstruktioner, enkla exempel och brist på detaljer kring resurser, prompts och verktyg, erbjuder denna MCP-server grundläggande integration men saknar djupgående dokumentation. Avsaknaden av Roots och Sampling begränsar mer avancerad utvärdering.
Denna MCP-server är enkel att installera och integreras väl med vanliga plattformar, men den saknar detaljer om prompts, resurser och verktyg, vilket minskar dess flexibilitet och användarvänlighet för utvecklare som söker färdiga funktioner. Vi skulle ge denna MCP-server 4/10 i betyg för utvecklarupplevelse och dokumentationskomplettering.
Har en LICENSE | ⛔ |
---|---|
Har minst ett verktyg | ⛔ |
Antal Forks | 2 |
Antal Stjärnor | 1 |
CRIC物业AI MCP-server fungerar som en brygga mellan AI-assistenter och extern fastighetsdata, API:er eller tjänster. Den möjliggör att AI-drivna verktyg kan automatisera uppgifter, fråga fastighetsdata och interagera med tredjepartstjänster i fastighetsförvaltningssammanhang.
Vanliga användningsområden är analys av fastighetsdata, automatisering av rutinuppgifter inom fastighetsförvaltning, integration mot tredjeparts-API:er, hantering av fastighetsrelaterade filer samt att ge AI-assistenter kontextmedvetna hanteringsmöjligheter.
För säker hantering av API-nycklar, använd miljövariabler i din konfiguration. Exempel: { "env": { "API_KEY": "${{secrets.CRICSERVICE_API_KEY}}" }, "inputs": { "apiKey": "${{secrets.CRICSERVICE_API_KEY}}" } }
Nej, nuvarande dokumentation innehåller inga promptmallar eller inbyggda verktyg. Du behöver själv definiera dina prompts och verktygsintegrationer efter behov.
Lägg till MCP-komponenten i ditt flöde och konfigurera den med dina CRIC物业AI MCP-serverdetaljer. Använd den medföljande JSON-konfigurationen för att ansluta din AI-agent till MCP-servern och få tillgång till dess funktioner.
Stärk dina arbetsflöden för fastighetsförvaltning med AI-driven automatisering och säker API-åtkomst. Kom igång med CRIC物业AI MCP-server för smidig integration i FlowHunt.
CircleCI MCP-servern bygger en bro mellan CircleCIs kraftfulla CI-infrastruktur och MCP-ekosystemet, vilket möjliggör för AI-assistenter att automatisera och öv...
ModelContextProtocol (MCP) Server fungerar som en brygga mellan AI-agenter och externa datakällor, API:er och tjänster, vilket gör det möjligt för FlowHunt-anvä...
Model Context Protocol (MCP) Server kopplar samman AI-assistenter med externa datakällor, API:er och tjänster, vilket möjliggör smidig integrering av komplexa a...