
Máy chủ Giao thức Ngữ cảnh Mô hình (MCP)
Máy chủ Giao thức Ngữ cảnh Mô hình (MCP) kết nối các trợ lý AI với nguồn dữ liệu ngoài, API và dịch vụ, giúp tích hợp quy trình phức tạp và quản lý bảo mật các ...
Kết nối tác nhân AI FlowHunt với các API và cơ sở dữ liệu bên ngoài bằng Máy Chủ MCP ModelContextProtocol để tự động hóa theo thời gian thực dựa trên ngữ cảnh.
Máy Chủ ModelContextProtocol (MCP) được thiết kế như một cầu nối kết nối các trợ lý AI với nhiều nguồn dữ liệu, API và dịch vụ bên ngoài. Bằng cách triển khai Model Context Protocol, máy chủ này giúp các khách hàng AI mở rộng khả năng—thực hiện các tác vụ như truy vấn cơ sở dữ liệu, quản lý tệp và tương tác với API hoặc hệ thống bên ngoài khác. Tích hợp này giúp đơn giản hóa quy trình phát triển bằng cách cho phép mô hình ngôn ngữ truy cập, lấy và thao tác dữ liệu ngữ cảnh theo thời gian thực, qua đó nâng cao tính phù hợp và hiệu quả của đầu ra. Máy chủ MCP trao quyền cho các nhà phát triển chuẩn hóa tương tác LLM, tự động hóa quy trình phức tạp và mở ra các trường hợp sử dụng mới cho tác nhân thông minh.
Không có mẫu prompt nào được liệt kê trong tệp lưu trữ hoặc tài liệu.
Không có tài nguyên nào được mô tả trong phần lưu trữ đã cung cấp.
Không có công cụ nào được định nghĩa trong server.py
hoặc các tệp lưu trữ có tại URL đã cung cấp.
Không có trường hợp sử dụng cụ thể nào được nêu chi tiết trong phần lưu trữ đã cung cấp.
"mcpServers": {
"modelcontextprotocol": {
"command": "npx",
"args": ["@atlanhq/modelcontextprotocol@latest"]
}
}
"mcpServers": {
"modelcontextprotocol": {
"command": "npx",
"args": ["@atlanhq/modelcontextprotocol@latest"]
}
}
"mcpServers": {
"modelcontextprotocol": {
"command": "npx",
"args": ["@atlanhq/modelcontextprotocol@latest"]
}
}
"mcpServers": {
"modelcontextprotocol": {
"command": "npx",
"args": ["@atlanhq/modelcontextprotocol@latest"]
}
}
Bảo mật Khóa API
"mcpServers": {
"modelcontextprotocol": {
"command": "npx",
"args": ["@atlanhq/modelcontextprotocol@latest"],
"env": {
"API_KEY": "${API_KEY}"
},
"inputs": {
"api_key": "${API_KEY}"
}
}
}
Sử dụng MCP trong FlowHunt
Để tích hợp các máy chủ MCP vào quy trình FlowHunt của bạn, hãy bắt đầu bằng cách thêm thành phần MCP vào luồng và kết nối nó với tác nhân AI:
Nhấp vào thành phần MCP để mở bảng cấu hình. Trong phần cấu hình hệ thống MCP, hãy chèn chi tiết máy chủ MCP của bạn bằng định dạng JSON này:
{
"modelcontextprotocol": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
}
}
Sau khi cấu hình, tác nhân AI giờ đây có thể sử dụng MCP này như một công cụ với toàn bộ chức năng và khả năng của nó. Hãy nhớ đổi “modelcontextprotocol” thành tên máy chủ MCP thực tế của bạn và thay URL bằng đường dẫn MCP server của bạn.
Mục | Tình trạng | Ghi chú |
---|---|---|
Tổng quan | ✅ | |
Danh Sách Prompt | ⛔ | Không liệt kê |
Danh Sách Tài Nguyên | ⛔ | Không liệt kê |
Danh Sách Công Cụ | ⛔ | Không liệt kê |
Bảo mật Khóa API | ✅ | |
Hỗ trợ Sampling (ít quan trọng khi đánh giá) | ⛔ | Không nêu rõ |
Dựa trên tóm tắt trên, Máy Chủ MCP ModelContextProtocol cung cấp thông tin nền tảng về thiết lập và tích hợp nhưng thiếu chi tiết về prompt, tài nguyên, công cụ và hỗ trợ sampling. Có thể đây là giai đoạn đầu hoặc chỉ mới được tài liệu hóa một phần cho công chúng.
Máy chủ MCP này được đánh giá thấp về độ đầy đủ tài liệu, vì chỉ có thông tin về thiết lập và tổng quan. Có thể hữu ích như một điểm khởi đầu, nhưng cần bổ sung nhiều chi tiết hơn cho việc sử dụng sẵn sàng.
Có LICENSE | ⛔ (Không tìm thấy tại URL này) |
---|---|
Có ít nhất một công cụ | ⛔ |
Số lượng Forks | ⛔ |
Số lượng Stars | ⛔ |
Đánh giá tổng thể: 2/10 (có hướng dẫn thiết lập, nhưng thiếu chi tiết về prompt, tài nguyên, công cụ và cách sử dụng).
Máy chủ MCP đóng vai trò là cầu nối, cho phép các tác nhân AI tương tác với API, cơ sở dữ liệu và dịch vụ bên ngoài để thực hiện hành động và truy xuất dữ liệu theo ngữ cảnh, thời gian thực.
Luôn sử dụng biến môi trường để lưu trữ các khóa và thông tin xác thực nhạy cảm. Ví dụ cấu hình: { "mcpServers": { "modelcontextprotocol": { "command": "npx", "args": ["@atlanhq/modelcontextprotocol@latest"], "env": { "API_KEY": "${API_KEY}" }, "inputs": { "api_key": "${API_KEY}" } } } }
Thêm thành phần MCP vào luồng của bạn, sau đó cấu hình bằng cách chỉ định thông tin máy chủ trong cấu hình hệ thống MCP. Ví dụ: { "modelcontextprotocol": { "transport": "streamable_http", "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url" } }. Thay bằng tên và URL máy chủ MCP thực tế của bạn.
Chuẩn hóa tương tác LLM, truy cập dữ liệu thời gian thực, tự động hóa quy trình làm việc và kết nối tác nhân AI với hầu hết mọi hệ thống hoặc API bên ngoài.
Không có công cụ hoặc tài nguyên cụ thể nào được định nghĩa trong tài liệu hiện tại. Máy chủ cung cấp khả năng tích hợp nền tảng nhưng thiếu hướng dẫn chi tiết, tài nguyên hoặc danh sách công cụ.
Kết nối FlowHunt dễ dàng với dịch vụ và nguồn dữ liệu bên ngoài bằng Máy Chủ MCP ModelContextProtocol. Chuẩn hóa tương tác và mở khóa tự động hóa nâng cao.
Máy chủ Giao thức Ngữ cảnh Mô hình (MCP) kết nối các trợ lý AI với nguồn dữ liệu ngoài, API và dịch vụ, giúp tích hợp quy trình phức tạp và quản lý bảo mật các ...
Máy chủ DataHub MCP kết nối các tác nhân AI FlowHunt với nền tảng metadata DataHub, cho phép khám phá dữ liệu nâng cao, phân tích phả hệ dữ liệu, truy xuất meta...
Máy chủ cơ sở dữ liệu MCP cho phép truy cập bảo mật, lập trình tới các cơ sở dữ liệu phổ biến như SQLite, SQL Server, PostgreSQL và MySQL cho trợ lý AI và công ...