Tianji MCP Server

Tianji MCP Server

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.

Vad gör “Tianji” MCP Server?

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.

Lista över promptar

Inga promptmallar specificerades i de tillgängliga filerna eller dokumentationen.

Lista över resurser

Inga explicita resurser listades i den tillgängliga dokumentationen eller filerna.

Lista över verktyg

Inga verktyg beskrevs i server.py eller de tillgängliga filerna i den angivna sökvägen till arkivet.

Användningsområden för denna MCP Server

Inga specifika användningsområden beskrevs i den tillgängliga arkivdokumentationen.

Hur man ställer in den

Windsurf

  1. Se till att Node.js och npm är installerade.
  2. Lokalisera Windsurf-konfigurationsfilen (t.ex. windsurf.config.json).
  3. Lägg till Tianji MCP Server i objektet mcpServers:
    {
      "mcpServers": {
        "tianji": {
          "command": "npx",
          "args": ["@tianji/mcp-server@latest"]
        }
      }
    }
    
  4. Spara konfigurationen och starta om Windsurf.
  5. Verifiera installationen genom att kontrollera MCP-serverns anslutningsstatus.

Claude

  1. Se till att Node.js är installerad.
  2. Öppna Claudes konfigurationsfil.
  3. Infoga konfigurationen för Tianji MCP Server:
    {
      "mcpServers": {
        "tianji": {
          "command": "npx",
          "args": ["@tianji/mcp-server@latest"]
        }
      }
    }
    
  4. Spara och starta om Claude.
  5. Kontrollera loggarna för att bekräfta lyckad anslutning.

Cursor

  1. Installera Node.js om det inte redan är gjort.
  2. Hitta cursor.config.json eller relevant konfigurationsfil.
  3. Lägg till Tianji MCP Server:
    {
      "mcpServers": {
        "tianji": {
          "command": "npx",
          "args": ["@tianji/mcp-server@latest"]
        }
      }
    }
    
  4. Spara och starta om Cursor.
  5. Validera integreringen via gränssnittet eller loggar.

Cline

  1. Se till att Node.js är installerad.
  2. Öppna Clines konfigurationsfil.
  3. Lägg till följande JSON-snippet:
    {
      "mcpServers": {
        "tianji": {
          "command": "npx",
          "args": ["@tianji/mcp-server@latest"]
        }
      }
    }
    
  4. Spara ändringar och starta om Cline.
  5. Bekräfta att MCP-servern körs.

Säker hantering av API-nycklar

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}"
      }
    }
  }
}

Hur man använder denna MCP i flöden

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:

FlowHunt MCP flow

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.


Översikt

SektionTillgänglighetDetaljer/Kommentarer
ÖversiktKort beskrivning av Tianji MCP Server inkluderad.
Lista över promptarInga promptmallar hittades.
Lista över resurserInga resurser dokumenterade.
Lista över verktygInga verktyg hittades i tillgängliga filer.
Säker hantering av API-nycklarExempel 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.


MCP-betyg

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.

Vanliga frågor

Vad är Tianji MCP Server?

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.

Hur konfigurerar jag API-nycklar på ett säkert sätt?

Använd miljövariabler för att lagra API-nycklar. Referera till dessa variabler i din MCP-serverkonfiguration för säker åtkomst och hantering av hemligheter.

Finns det inbyggda promptar, verktyg eller resurser?

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.

Hur använder jag Tianji MCP Server i FlowHunt?

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.

Vilka är de huvudsakliga användningsområdena?

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 din AI till världen med Tianji MCP Server

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.

Lär dig mer

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
Tinybird MCP-server
Tinybird MCP-server

Tinybird MCP-server

Tinybird MCP-servern ansluter AI-assistenter till Tinybird dataanalysplattformen, vilket möjliggör sömlös frågeställning, API-integration och datamanagement dir...

3 min läsning
AI Data Analytics +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