Qwen Max MCP Server

Vad gör “Qwen Max” MCP Server?

Qwen Max MCP Server är en implementation av Model Context Protocol (MCP) utformad för att koppla Qwen Max-språkmodellen till externa klienter, såsom AI-assistenter och utvecklingsverktyg. Genom att fungera som en brygga möjliggör servern sömlös integration av Qwen-seriens modeller i arbetsflöden som kräver avancerad språkförståelse och generering. Den förbättrar utvecklingen genom att möjliggöra uppgifter som inferenser med stort kontext, flerstegsresonemang och komplexa promptinteraktioner. Byggd på Node.js/TypeScript för maximal stabilitet och kompatibilitet är servern särskilt lämplig för användning med Claude Desktop och stödjer säkra, skalbara driftsättningar. Med stöd för flera Qwen-modellvarianter optimerar den både prestanda och kostnad, vilket gör den till en mångsidig lösning för projekt som kräver robusta språkmodellsfunktioner.

Lista på Prompter

Inga explicita promptmallar nämns eller beskrivs i arkivet.

Lista på Resurser

Inga explicita MCP-resursprimitiver är dokumenterade i arkivet.

Lista på Verktyg

Inga explicita verktyg eller “server.py” (eller motsvarande fil med körbara verktyg) finns eller beskrivs i arkivet.

Användningsområden för denna MCP Server

• Chatt och inferenser med stort kontext: Möjliggör applikationer att interagera med Qwen Max-modellen, som stödjer upp till 32 768 tokens kontextfönster – idealiskt för dokumentsummering, kodanalys eller flerstegsresonemang.
• Modelleksperiment och utvärdering: Utvecklare kan benchmarka och experimentera med olika Qwen-seriemodeller (Max, Plus, Turbo) via ett enhetligt MCP-gränssnitt för att välja den bästa för sitt användningsfall.
• Sömlös integration med Claude Desktop: Servern är utformad för direkt kompatibilitet med Claude Desktop och ger ett stabilt och pålitligt arbetsflöde för AI-driven produktivitet.
• API-baserad tillgång till språkmodellen: Gör det möjligt för utvecklare att säkert exponera Qwen-modellens funktioner som en tjänst, lämpligt för att bygga chattbottar, assistenter eller automatiseringsskript som behöver robust språkförståelse.
• Tokenkostnadshantering: Med tydlig dokumentation av prissättning och gratiskvoter kan organisationer effektivt hantera sin tokenanvändning för storskaliga driftsättningar.

Så här sätter du upp det

Windsurf

1. Se till att Node.js (v18+) och npm är installerade.
2. Installera MCP-serverpaketet:

   npx -y @smithery/cli install @66julienmartin/mcp-server-qwen_max --client windsurf
   

3. Leta reda på din Windsurf-konfigurationsfil och lägg till MCP-serverkonfigurationen:

   {
     "mcpServers": [
       {
         "command": "npx",
         "args": ["@66julienmartin/mcp-server-qwen_max", "start"]
       }
     ]
   }
   

4. Spara konfigurationen och starta om Windsurf.
5. Kontrollera att servern syns i Windsurf UI.

Skydda API-nycklar

{
  "env": {
    "DASHSCOPE_API_KEY": "<your_api_key>"
  }
}

Claude

1. Installera Node.js (v18+) och npm.
2. Använd Smithery för att installera till Claude Desktop:

   npx -y @smithery/cli install @66julienmartin/mcp-server-qwen_max --client claude
   

3. Redigera din Claude Desktop-konfiguration och inkludera:

   {
     "mcpServers": [
       {
         "command": "npx",
         "args": ["@66julienmartin/mcp-server-qwen_max", "start"]
       }
     ]
   }
   

4. Starta om Claude Desktop.
5. Kontrollera att MCP-servern körs.

Skydda API-nycklar

{
  "env": {
    "DASHSCOPE_API_KEY": "<your_api_key>"
  }
}

Cursor

1. Installera Node.js och npm.
2. Från din terminal:

   npx -y @smithery/cli install @66julienmartin/mcp-server-qwen_max --client cursor
   

3. Uppdatera Cursors konfiguration:

   {
     "mcpServers": [
       {
         "command": "npx",
         "args": ["@66julienmartin/mcp-server-qwen_max", "start"]
       }
     ]
   }
   

4. Starta om Cursor.
5. Kontrollera att servern är listad.

Skydda API-nycklar

{
  "env": {
    "DASHSCOPE_API_KEY": "<your_api_key>"
  }
}

Cline

1. Installera Node.js och npm.
2. Kör installationskommandot:

   npx -y @smithery/cli install @66julienmartin/mcp-server-qwen_max --client cline
   

3. Lägg till servern i din Cline-konfigurationsfil:

   {
     "mcpServers": [
       {
         "command": "npx",
         "args": ["@66julienmartin/mcp-server-qwen_max", "start"]
       }
     ]
   }
   

4. Spara och starta om Cline.
5. Kontrollera att MCP-servern är igång i Cline.

Skydda API-nycklar

{
  "env": {
    "DASHSCOPE_API_KEY": "<your_api_key>"
  }
}

Så här använder du denna MCP i flows

Använd MCP i FlowHunt

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

Klicka på MCP-komponenten för att öppna konfigurationspanelen. I systemets MCP-konfigurationssektion, lägg in dina MCP-serverdetaljer med detta JSON-format:

{
  "qwen-max": {
    "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 kapaciteter. Kom ihåg att ändra “qwen-max” till det faktiska namnet på din MCP-server (t.ex. “github-mcp”, “weather-api”, etc.) och ersätta URL:en med din egen MCP-server-URL.

Översikt

Utifrån den information som finns är Qwen Max MCP Server väl dokumenterad för installation och modellinfo men saknar explicit dokumentation eller implementation av MCP-resurser, verktyg eller promptmallar i det offentliga arkivet. Detta begränsar dess utbyggbarhet och användbarhet direkt ur lådan för avancerade MCP-funktioner.

Vår åsikt

Vi skulle ge denna MCP-server 5/10. Installation och modellsupport är tydliga och projektet är öppen källkod med en tillåtande licens, men bristen på dokumenterade verktyg, resurser och promptmallar minskar dess omedelbara värde för arbetsflöden som är beroende av MCP:s fulla kapacitet.

MCP-poäng