CRIC物业AI MCP-server

CRIC物业AI MCP-server

Koppla AI-assistenter sömlöst till fastighetssystem för smartare automation och dataåtkomst med CRIC物业AI MCP-server.

Vad gör “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.

Lista över Prompts

Inga promptmallar hittades i arkivet eller dokumentationen.

Lista över resurser

Inga resurser finns dokumenterade i arkivet eller dokumentationen.

Lista över verktyg

Inga verktygsdefinitioner hittades i server.py eller motsvarande filer.

Användningsområden för denna MCP-server

  • Fastighetsdatafrågor: Möjliggör för AI-agenter att hämta aktuell fastighetsinformation för analys och rapportering.
  • Automatisering av arbetsflöden: Underlättar automatisering av rutinuppgifter inom fastighetsförvaltning via integration med externa tjänster.
  • API-integration: Tillhandahåller endpoints för att koppla fastighetsplattformar med andra mjukvarulösningar.
  • Fil-/datahantering: Stödjer filhantering och strukturerad datahantering för fastighetsrelaterade dokument.
  • Förbättring av AI-assistent: Ger virtuella assistenter kontextmedvetna åtgärder för fastighetsförvaltning.

Så här sätter du upp det

Windsurf

  1. Kontrollera att Node.js är installerat på din dator.
  2. Öppna din Windsurf-konfigurationsfil.
  3. Lägg till CRIC物业AI MCP-server med följande JSON-snutt:
    {
      "mcpServers": {
        "cric-wuye-ai": {
          "command": "npx",
          "args": ["@wuye-ai/mcp-server-wuye-ai@latest"]
        }
      }
    }
    
  4. Spara konfigurationen och starta om Windsurf.
  5. Kontrollera att servern körs i Windsurf-gränssnittet.

Claude

  1. Installera Node.js om det inte redan finns.
  2. Redigera Claudes konfigurationsfil för att inkludera MCP-servern.
  3. Sätt in följande under mcpServers-sektionen:
    {
      "mcpServers": {
        "cric-wuye-ai": {
          "command": "npx",
          "args": ["@wuye-ai/mcp-server-wuye-ai@latest"]
        }
      }
    }
    
  4. Spara dina ändringar och starta om Claude.
  5. Bekräfta att servern är aktiv via Claudes gränssnitt.

Cursor

  1. Förutsättning: Node.js installerat.
  2. Gå till Cursor-konfigurationsfilen.
  3. Lägg till:
    {
      "mcpServers": {
        "cric-wuye-ai": {
          "command": "npx",
          "args": ["@wuye-ai/mcp-server-wuye-ai@latest"]
        }
      }
    }
    
  4. Spara och starta om Cursor.
  5. Kontrollera att CRIC物业AI MCP-server visas i verktygslistan.

Cline

  1. Se till att Node.js är installerat.
  2. Leta upp och redigera konfigurationsfilen för Cline.
  3. Sätt in:
    {
      "mcpServers": {
        "cric-wuye-ai": {
          "command": "npx",
          "args": ["@wuye-ai/mcp-server-wuye-ai@latest"]
        }
      }
    }
    
  4. Spara och starta om Cline.
  5. Kontrollera att servern är tillgänglig från Cline.

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}}"
      }
    }
  }
}

Så här använder du denna MCP i flöden

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:

FlowHunt MCP flow

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.


Översikt

SektionTillgänglighetDetaljer/Anmärkningar
Översikt
Lista över PromptsInga funna
Lista över resurserEj dokumenterade
Lista över verktygEj funna
Säker hantering av API-nycklarKonfigurationsexempel 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.

Vår åsikt

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.

MCP-poäng

Har en LICENSE
Har minst ett verktyg
Antal Forks2
Antal Stjärnor1

Vanliga frågor

Vad är CRIC物业AI MCP-server?

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.

Vilka är vanliga användningsområden för denna MCP-server?

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.

Hur tillhandahåller jag API-nycklar säkert till MCP-servern?

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}}" } }

Levereras CRIC物业AI MCP-server med promptmallar eller verktyg?

Nej, nuvarande dokumentation innehåller inga promptmallar eller inbyggda verktyg. Du behöver själv definiera dina prompts och verktygsintegrationer efter behov.

Hur integrerar jag CRIC物业AI MCP-server i ett FlowHunt-arbetsflöde?

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.

Integrera CRIC物业AI MCP-server med FlowHunt

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.

Lär dig mer

CircleCI MCP-serverintegration
CircleCI MCP-serverintegration

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...

4 min läsning
DevOps Automation +5
ModelContextProtocol (MCP) Server-integration
ModelContextProtocol (MCP) Server-integration

ModelContextProtocol (MCP) Server-integration

ModelContextProtocol (MCP) Server fungerar som en brygga mellan AI-agenter och externa datakällor, API:er och tjänster, vilket gör det möjligt för FlowHunt-anvä...

3 min läsning
AI Integration +4
Model Context Protocol (MCP) Server
Model Context Protocol (MCP) Server

Model Context Protocol (MCP) Server

Model Context Protocol (MCP) Server kopplar samman AI-assistenter med externa datakällor, API:er och tjänster, vilket möjliggör smidig integrering av komplexa a...

3 min läsning
AI MCP +4