Dumpling AI MCP-server

Vad gör “Dumpling AI” MCP-servern?

Dumpling AI MCP (Model Context Protocol) Server fungerar som en brygga mellan AI-assistenter och en bred uppsättning externa datakällor, API:er och utvecklarverktyg. Den är specialbyggd för att förbättra AI-assisterade utvecklingsarbetsflöden genom att möjliggöra funktioner såsom datautvinning, innehållsbehandling och kunskapshantering i sömlös integration med Dumpling AI-tjänster. Med funktioner för att köra säker agentkod, extrahera information från olika dokument och interagera med API:er för källor som YouTube, kartor, nyheter och mer, ger Dumpling AI MCP-servern AI-klienter möjlighet att utföra uppgifter som webscraping, filkonvertering, avancerad datautvinning och automatiserad kunskapsbas-hantering. Denna utbyggbarhet gör den till ett effektivt verktyg för automatisering och uppskalning av rutinmässiga arbetsflöden för utvecklare och forskare.

Lista över prompts

Inga explicita promptmallar är dokumenterade i arkivet.

Lista över resurser

Inga uttryckliga MCP-resurser är dokumenterade i arkivet.

Lista över verktyg

• get-youtube-transcript: Hämtar utskriften från en angiven YouTube-video och gör det möjligt för språkmodeller att komma åt videoinnehållet som text.
• (Många fler verktyg finns sannolikt för scraping, sökning, autokomplettering, dokumentkonvertering och mer, men endast get-youtube-transcript är direkt listad i README.)

Användningsområden för denna MCP-server

• YouTube-videoanalys: Hämta och analysera transkript av YouTube-videor för innehållssammanfattning, sentimentanalys eller kunskapsutvinning.
• Webscraping och strukturerad datautvinning: Automatisera datainsamling och strukturering från webbplatser för forskning, leadgenerering eller övervakning.
• Dokumentkonvertering och textextraktion: Konvertera PDF-filer, videor eller bilder till text för vidare AI-analys, sammanfattning eller lagring i kunskapsbaser.
• AI-agentkodkörning: Kör JavaScript- och Python-kodsnuttar på ett säkert sätt för automatiserad databehandling, beräkning eller integration med externa API:er.
• Kunskapsbas-hantering: Extrahera, bearbeta och organisera information från olika innehållstyper automatiskt för att hålla AI-assistenters kunskapslager uppdaterade.

Hur man sätter upp det

Windsurf

Inga Windsurf-specifika installationsinstruktioner hittades i arkivet.

Claude

1. Installera Smithery CLI om det inte redan är installerat.
2. Kör:

   npx -y @smithery/cli install @Dumpling-AI/mcp-server-dumplingai --client claude
   

3. Ange din Dumpling AI API-nyckel som en miljövariabel (DUMPLING_API_KEY).
4. Starta Claude Desktop och kontrollera att MCP-servern är tillgänglig som ett verktyg.
5. Testa genom att anropa ett Dumpling AI-kommando.

JSON-konfigurationsexempel:

{
  "mcpServers": {
    "dumplingai": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "mcp-server-dumplingai"],
      "env": {
        "DUMPLING_API_KEY": "<your-api-key>"
      }
    }
  }
}

Cursor

1. Öppna Cursor-inställningarna.
2. Navigera till Funktioner > MCP-servrar.
3. Klicka på “+ Lägg till ny MCP-server”.
4. Ange din MCP-serverkonfiguration:

{
  "mcpServers": {
    "dumplingai": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "mcp-server-dumplingai"],
      "env": {
        "DUMPLING_API_KEY": "<your-api-key>"
      }
    }
  }
}

5. Spara och starta om Cursor vid behov.
6. Kontrollera genom att köra ett Dumpling AI-drivet verktyg.

Cline

Inga Cline-specifika installationsinstruktioner hittades i arkivet.

Säkra API-nycklar

• Ange alltid din DUMPLING_API_KEY via miljövariabler i fältet env i din MCP-serverkonfigurationsblock. Exempel:

{
  "mcpServers": {
    "dumplingai": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "mcp-server-dumplingai"],
      "env": {
        "DUMPLING_API_KEY": "your_api_key"
      }
    }
  }
}

Hur man använder denna MCP i flöden

Använda MCP i FlowHunt

För att integrera MCP-servrar i ditt FlowHunt-arbetsflöde, börja med att lägga till MCP-komponenten i ditt flöde och koppla den till din AI-agent:

Klicka på MCP-komponenten för att öppna konfigurationspanelen. I systemets MCP-konfigurationssektion anger du dina MCP-serveruppgifter i detta JSON-format:

{
  "dumplingai": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

När detta är konfigurerat kan AI-agenten nu använda denna MCP som ett verktyg med tillgång till alla dess funktioner och möjligheter. Kom ihåg att ändra “dumplingai” till det faktiska namnet på din MCP-server och ersätt URL:en med din egen MCP-server-URL.

Översikt

Vår åsikt

Dumpling AI MCP-servern har bra dokumentation för installation och ett starkt utbud av utvecklarfokuserade funktioner. Dock begränsar bristen på explicita prompt- och resursdefinitioner transparensen för avancerad MCP-anpassning. Verktygsuppsättningen är potentiellt bred (enligt README), men endast ett verktyg listas explicit. Sampling och roots-stöd är inte dokumenterade.

MCP-betyg

Betyg: 6/10.
Fördelar: Bra kärnfunktioner, tydlig installationsdokumentation och aktivt underhåll.
Nackdelar: Saknar detaljerad MCP-metadata (prompts, resurser, roots/samplingstöd) och omfattande verktygslista i dokumentationen.