Yunxin MCP Server

Máy chủ “yunxin” MCP làm gì?

Yunxin MCP (Model Context Protocol) Server được thiết kế để kết nối các trợ lý AI với dịch vụ IM (Nhắn Tin Tức Thời) và RTC (Giao Tiếp Thời Gian Thực) của NetEase Yunxin. Bằng cách cung cấp bộ công cụ giúp truy cập dữ liệu nhắn tin và giao tiếp thời gian thực, yunxin-mcp-server cho phép các quy trình vận hành bằng AI thực hiện các tác vụ như truy vấn lịch sử chat, quản lý nhóm, giám sát chỉ số chất lượng RTC và tổng hợp thống kê ứng dụng. Tích hợp này giúp nhà phát triển và vận hành tự động hóa hoạt động, phân tích xu hướng nhắn tin, theo dõi tình trạng RTC, và nâng cao trải nghiệm người dùng bằng cách cung cấp dữ liệu và thao tác liên quan cho các agent LLM và hệ thống bên ngoài.

Danh sách Prompt

Không có mẫu prompt nào được đề cập trong kho lưu trữ.

Danh sách Tài nguyên

Không có tài nguyên nào được liệt kê rõ ràng trong kho lưu trữ hoặc tài liệu.

Danh sách Công cụ

• send_p2p_msg / send_team_msg
  Gửi tin nhắn cá nhân hoặc nhóm, dựa trên tài khoản người gửi/nhận hoặc ID nhóm. Hữu ích để tự động hóa việc gửi tin nhắn vận hành hay thông báo.
• query_p2p_msg_history / query_team_msg_history
  Truy vấn lịch sử chat cá nhân hoặc nhóm trong một khoảng thời gian, phục vụ vận hành và phân tích.
• query_application_im_daily_stats
  Lấy thống kê ứng dụng IM hàng ngày như người dùng hoạt động, số lượng tin nhắn, lưu trữ và các chỉ số callback.
• query_rtc_room_members / query_rtc_room_members_by_uids
  Lấy chi tiết thành viên phòng RTC gồm thời lượng online, vị trí, ISP và thông tin thiết bị.
• query_rtc_room_stuck_rate / query_rtc_room_user_stuck_rate
  Truy cập chỉ số giật lag audio/video theo phòng hoặc người dùng để giám sát chất lượng dịch vụ.
• query_rtc_room_top_20
  Liệt kê 20 phòng RTC hàng đầu theo các chỉ số như người dùng hoạt động, độ trễ vào phòng, tỷ lệ giật lag audio/video và độ trễ mạng.

Trường hợp sử dụng của máy chủ MCP này

• Tự động hóa nhắn tin vận hành
  Tự động gửi tin nhắn vận hành IM đến cá nhân hoặc nhóm, nâng cao tiếp cận và tương tác.
• Phân tích dữ liệu lịch sử
  Truy xuất và phân tích lịch sử chat cho tuân thủ, hỗ trợ khách hàng hoặc phân tích vận hành.
• Giám sát sức khỏe ứng dụng
  Theo dõi thống kê ứng dụng hằng ngày để phát hiện bất thường, theo dõi hoạt động người dùng và đảm bảo độ tin cậy dịch vụ.
• Giám sát chất lượng RTC
  Theo dõi chỉ số RTC theo phòng hoặc người dùng để chủ động phát hiện và xử lý vấn đề chất lượng.
• Phân tích và báo cáo phòng
  Tổng hợp, phân tích các phòng RTC hoạt động tốt nhất để tối ưu hạ tầng và nâng cao trải nghiệm người dùng.

Cách thiết lập

Windsurf

1. Đảm bảo đã cài đặt Python và các phụ thuộc cần thiết.
2. Xác định vị trí tệp cấu hình của Windsurf (ví dụ: .windsurf/config.json).
3. Thêm máy chủ yunxin MCP vào phần mcpServers với lệnh và tham số phù hợp.
4. Lưu tệp và khởi động lại Windsurf.
5. Kiểm tra xem máy chủ yunxin MCP đã xuất hiện trên giao diện chưa.

{
  "mcpServers": {
    "yunxin-mcp": {
      "command": "yunxin-mcp-server",
      "args": []
    }
  }
}

Claude

1. Cài đặt Python và các phụ thuộc cho yunxin-mcp-server.
2. Tìm tệp cấu hình máy chủ MCP của Claude.
3. Chèn đoạn JSON sau vào cấu hình MCP.
4. Lưu và khởi động lại Claude.
5. Xác nhận chức năng yunxin-mcp-server.

{
  "mcpServers": {
    "yunxin-mcp": {
      "command": "yunxin-mcp-server",
      "args": []
    }
  }
}

Cursor

1. Đảm bảo đã cài đặt Python và các phụ thuộc.
2. Mở phần cài đặt hoặc tệp cấu hình của Cursor.
3. Thêm máy chủ yunxin MCP vào phần mcpServers.
4. Lưu thay đổi và khởi động lại Cursor.
5. Kiểm tra tích hợp yunxin MCP.

{
  "mcpServers": {
    "yunxin-mcp": {
      "command": "yunxin-mcp-server",
      "args": []
    }
  }
}

Cline

1. Cài đặt Python và các phụ thuộc của yunxin-mcp-server.
2. Truy cập tệp cấu hình của Cline.
3. Đăng ký máy chủ yunxin MCP với đoạn JSON sau.
4. Lưu và khởi động lại Cline.
5. Xác thực máy chủ đã hoạt động.

{
  "mcpServers": {
    "yunxin-mcp": {
      "command": "yunxin-mcp-server",
      "args": []
    }
  }
}

Bảo mật API Key:
Sử dụng biến môi trường để bảo vệ thông tin nhạy cảm. Ví dụ với env và inputs:

{
  "mcpServers": {
    "yunxin-mcp": {
      "command": "yunxin-mcp-server",
      "args": [],
      "env": {
        "YUNXIN_API_KEY": "${YUNXIN_API_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "api_key": "${YUNXIN_API_KEY}"
      }
    }
  }
}

Cách sử dụng MCP này trong flow

Sử dụng MCP trong FlowHunt

Để tích hợp các máy chủ MCP vào quy trình FlowHunt, hãy bắt đầu bằng cách thêm thành phần MCP vào flow và liên kết với agent AI của bạn:

Nhấn vào thành phần MCP để mở bảng cấu hình. Trong phần cấu hình MCP hệ thống, hãy chèn chi tiết máy chủ MCP của bạn theo định dạng JSON dưới đây:

{
  "yunxin-mcp": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Sau khi cấu hình, agent AI sẽ có thể sử dụng MCP này như một công cụ với đầy đủ chức năng và khả năng của nó. Hãy nhớ thay “yunxin-mcp” thành tên thực tế của máy chủ MCP của bạn và thay URL bằng URL máy chủ MCP riêng bạn.

Tổng quan

Tôi đánh giá MCP server này 6/10. Nó cung cấp API công cụ rõ ràng và hướng dẫn cài đặt nhưng thiếu mẫu prompt, khai báo tài nguyên và chưa hỗ trợ các tính năng MCP nâng cao (roots, sampling).

MCP Score