
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...
Tianji MCP Server gör det möjligt för dina AI-agenter att interagera med externa data, API:er och tjänster, och låser upp dynamiska arbetsflöden och verklig automation för dina AI-applikationer.
Tianji MCP (Model Context Protocol) Server är utformad för att koppla AI-assistenter till externa datakällor, API:er eller tjänster, och därigenom förbättra utvecklingsarbetsflöden och möjliggöra mer dynamiska AI-funktioner. Genom att fungera som en brygga mellan AI-modeller och verkliga resurser ger Tianji MCP Server AI-system möjlighet att utföra en rad olika uppgifter, såsom att köra databasfrågor, hantera filer eller interagera med olika API:er. Detta underlättar sömlös integrering av extern data och funktionalitet i AI-drivna applikationer, vilket gör det enklare för utvecklare att bygga intelligenta system som kräver aktuell information, automation eller operationell kontext från externa källor.
Inga promptmallar specificerades i de tillgängliga filerna eller dokumentationen.
Inga explicita resurser listades i den tillgängliga dokumentationen eller filerna.
Inga verktyg beskrevs i server.py eller de tillgängliga filerna i den angivna sökvägen till arkivet.
Inga specifika användningsområden beskrevs i den tillgängliga arkivdokumentationen.
windsurf.config.json
).mcpServers
:{
"mcpServers": {
"tianji": {
"command": "npx",
"args": ["@tianji/mcp-server@latest"]
}
}
}
{
"mcpServers": {
"tianji": {
"command": "npx",
"args": ["@tianji/mcp-server@latest"]
}
}
}
cursor.config.json
eller relevant konfigurationsfil.{
"mcpServers": {
"tianji": {
"command": "npx",
"args": ["@tianji/mcp-server@latest"]
}
}
}
{
"mcpServers": {
"tianji": {
"command": "npx",
"args": ["@tianji/mcp-server@latest"]
}
}
}
Använd miljövariabler för att hantera hemligheter. Exempel på konfiguration:
{
"mcpServers": {
"tianji": {
"command": "npx",
"args": ["@tianji/mcp-server@latest"],
"env": {
"API_KEY": "${API_KEY}"
},
"inputs": {
"apiKey": "${API_KEY}"
}
}
}
}
Att 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 infogar du dina MCP-serverdetaljer med detta JSON-format:
{ “tianji”: { “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 byta ut “tianji” mot det faktiska namnet på din MCP-server och byt ut URL:en mot din egen MCP-server-URL.
Sektion | Tillgänglighet | Detaljer/Kommentarer |
---|---|---|
Översikt | ✅ | Kort beskrivning av Tianji MCP Server inkluderad. |
Lista över promptar | ⛔ | Inga promptmallar hittades. |
Lista över resurser | ⛔ | Inga resurser dokumenterade. |
Lista över verktyg | ⛔ | Inga verktyg hittades i tillgängliga filer. |
Säker hantering av API-nycklar | ✅ | Exempel på användning av miljövariabler medföljer. |
Sampling-stöd (mindre viktigt i utvärdering) | ⛔ | Ingen information om sampling-stöd. |
Utifrån ovanstående verkar Tianji MCP Server befinna sig i ett tidigt eller odokumenterat stadie vad gäller MCP-specifika funktioner såsom promptar, resurser och verktyg. Installationsinstruktionerna är tydliga, men de praktiska möjligheterna är inte dokumenterade i den granskade koden eller README.
Har en LICENSE | |
---|---|
Har minst ett verktyg | |
Antal Forks | |
Antal Stars |
Jag skulle ge denna MCP-server 2/10 baserat på tillgänglig dokumentation och funktionsomfattning, eftersom den saknar praktiska detaljer eller exempel för användare och utvecklare, och det finns inga bevis på implementerade MCP-primitiver eller verktyg i de tillhandahållna filerna.
Tianji MCP (Model Context Protocol) Server bygger broar mellan AI-agenter och externa datakällor, API:er och tjänster. Den möjliggör för AI-modeller att få tillgång till verklig information, automatisera externa operationer och integrera live-data i arbetsflöden.
Använd miljövariabler för att lagra API-nycklar. Referera till dessa variabler i din MCP-serverkonfiguration för säker åtkomst och hantering av hemligheter.
Inga promptmallar, verktyg eller resurser ingår i den nuvarande versionen eller dokumentationen. Tianji MCP Server är utformad för att vara utbyggbar och för anslutning till externa resurser som definieras av användaren.
Lägg till MCP-komponenten i ditt flöde, koppla den till din agent och infoga din Tianji MCP-serverkonfiguration (med rätt transport och URL) i systemets MCP-konfigurationspanel. Agenten kan då använda Tianji MCP:s funktioner.
Använd Tianji MCP Server för att koppla AI-agenter till live-API:er, databaser, filsystem och externa verktyg—möjliggör dynamisk datahämtning, automation och operationell kontext i dina AI-drivna applikationer.
Koppla enkelt dina AI-assistenter till externa API:er och tjänster för smartare och mer dynamiska applikationer. Distribuera Tianji MCP Server i ditt FlowHunt-arbetsflöde idag.
ModelContextProtocol (MCP) Server fungerar som en brygga mellan AI-agenter och externa datakällor, API:er och tjänster, vilket gör det möjligt för FlowHunt-anvä...
Tinybird MCP-servern ansluter AI-assistenter till Tinybird dataanalysplattformen, vilket möjliggör sömlös frågeställning, API-integration och datamanagement dir...
Model Context Protocol (MCP) Server kopplar samman AI-assistenter med externa datakällor, API:er och tjänster, vilket möjliggör smidig integrering av komplexa a...