Inoyu MCP Unomi Server-integration

Vad gör “Inoyu” MCP Server?

Inoyu MCP Unomi Server är en Model Context Protocol (MCP)-server som integrerar Anthropics MCP med Apache Unomi Customer Data Platform (CDP). Detta gör det möjligt för AI-assistenter, såsom Claude, att interagera med och hantera användarprofiler i Unomi, vilket underlättar kontextuell medvetenhet och beständig användardata över sessioner. Servern stöder uppslagning och skapande av profiler med hjälp av e-post, hantering av profilegenskaper, sessionshantering och scope-hantering för kontextisolering. Genom att exponera dessa funktioner via MCP kan AI-agenter utföra avancerade användardataoperationer, såsom att hämta eller uppdatera användarinformation, vilket förbättrar utvecklingsflöden som kräver beständig och kontextberikad användardatahantering.

Lista över Prompter

Inga promptmallar listas i förvaret eller dokumentationen.

Redo att växa ditt företag?

Starta din kostnadsfria provperiod idag och se resultat inom några dagar.

Begär demo Logga in

Lista över Resurser

Inga specifika MCP-resurser är dokumenterade eller listade i de tillgängliga förvarsfilerna.

Lista över Verktyg

• get_my_profile
  Hämtar användarens profil med hjälp av miljövariabler. Stöd för att hämta segment- och poänginformation samt genererar ett sessions-ID baserat på aktuellt datum.

• update_my_profile
  Uppdaterar egenskaper för användarens profil. Accepterar ett egenskapsobjekt med nyckel-värde-par som stöder olika datatyper (sträng, nummer, boolean, null).

• get_profile
  Hämtar en specifik profil via dess ID från Unomi och returnerar fullständig profildata.

• search_profiles
  Söker efter profiler baserat på en frågesträng, med valfria parametrar för begränsning och offset. Sökningen sker över fält som förnamn, efternamn och e-post.

Gå med i vårt nyhetsbrev

Få de senaste tipsen, trenderna och erbjudandena gratis.

E-postadress

Prenumerera

Användningsområden för denna MCP-server

• Personliga AI-konversationer
  Möjliggör för AI-assistenter att minnas och uppdatera användarinformation (såsom namn, preferenser eller prenumerationsstatus) och därmed erbjuda en mer personlig användarupplevelse över sessioner.
• Kunddatahantering
  Underlättar enkel uppslagning, uppdatering eller hämtning av kundprofiler direkt från Unomi och effektiviserar kundsupport och CRM-arbetsflöden för utvecklare.
• Användarsegmentering och riktad kommunikation
  Ger tillgång till profiler, segment och poäng, så utvecklare kan segmentera användare och anpassa innehåll eller erbjudanden via AI-integrerade arbetsflöden.
• Kontextuell sessionshantering
  Automatiserar sessionshantering med hjälp av datumbaserade ID:n, så att användarkontext bevaras och isoleras mellan olika interaktioner eller sessioner.
• Profilsökning och revision
  Möjliggör sökning i profiler för compliance, revision eller analysändamål, vilket förenklar hanteringen av stora användardatabaser programmatiskt.

Så här sätter du upp det

Windsurf

Inga specifika Windsurf-anvisningar tillhandahålls.

Claude

1. Kontrollera att förutsättningarna är uppfyllda (Node.js och npx).
2. Lokalisera konfigurationsfilen:
   • macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
   • Windows: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json
3. Lägg till Inoyu MCP Unomi Server-konfigurationen:

{
  "mcpServers": {
    "unomi-server": {
      "command": "npx",
      "args": ["@inoyu/mcp-unomi-server"],
      "env": {
        "UNOMI_BASE_URL": "http://your-unomi-server:8181",
        "UNOMI_USERNAME": "your-username",
        "UNOMI_PASSWORD": "your-password",
        "UNOMI_PROFILE_ID": "your-profile-id",
        "UNOMI_KEY": "your-unomi-key",
        "UNOMI_EMAIL": "your-email@example.com",
        "UNOMI_SOURCE_ID": "claude-desktop"
      }
    }
  }
}

4. Spara konfigurationen.
5. Starta om Claude Desktop för att verkställa ändringarna och kontrollera att servern/verktygen detekteras.

Skydda API-nycklar

Använd env-sektionen i JSON-konfigurationen för att ange känsliga referenser som miljövariabler.

Cursor

Inga specifika Cursor-anvisningar tillhandahålls.

Cline

Inga specifika Cline-anvisningar tillhandahålls.

Så här använder du 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, ange dina MCP-serveruppgifter enligt följande JSON-format:

{
  "inoyu-unomi": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

När det är konfigurerat kan AI-agenten nu använda denna MCP som ett verktyg med tillgång till alla dess funktioner och möjligheter. Kom ihåg att ändra “inoyu-unomi” till det faktiska namn du vill använda och byt ut URL:en mot adressen till din MCP-server.

Översikt

Vår bedömning

Denna MCP-server ger en stabil integration för hantering av användarprofiler med Apache Unomi genom ett tydligt verktygsutbud och enkel installation för Claude Desktop. Avsaknaden av promptmallar, explicita resursdefinitioner och plattformsspecifika instruktioner för Windsurf, Cursor och Cline begränsar dock helheten. Den lämpar sig bäst för experimenterande och lärande i nuläget.

MCP-poäng

Betyg: 6/10
Inoyu MCP Unomi Server är lovande för Unomi-profilhantering och AI-integration, men dess tidiga stadium, brist på resurs-/promptdetaljer samt begränsad flerplattformssupport minskar dess nuvarande användbarhet för bredare utvecklarpublik.