Dumpling AI MCP 服务器

“Dumpling AI” MCP 服务器能做什么？

Dumpling AI MCP（模型上下文协议）服务器是 AI 助手与各类外部数据源、API 及开发者工具之间的桥梁。它旨在提升 AI 辅助的开发工作流，支持数据抓取、内容处理、知识管理，并可无缝集成 Dumpling AI 服务。该服务器具备安全执行代理代码、从多样文档中抽取信息、与 YouTube、地图、新闻等 API 交互等功能，使 AI 客户端能够实现网页抓取、文件转换、丰富数据提取和自动知识库管理等任务。这种可扩展性让其成为自动化并提升开发者与研究者日常工作流的有力工具。

提示词列表

仓库中未记录明确的提示词模板。

资源列表

仓库中未记录明确的 MCP 资源。

工具列表

• get-youtube-transcript：从指定的 YouTube 视频获取转录文本，使语言模型能够以文本形式访问视频内容。
• README 仅直接列出 get-youtube-transcript，其他如抓取、搜索、自动补全、文档转换等工具可能还存在。

该 MCP 服务器的应用场景

• YouTube 视频分析：获取并分析 YouTube 视频转录文本，用于内容摘要、情感分析或知识提取。
• 网页抓取与结构化数据提取：自动化采集并结构化网站数据，辅助研究、线索获取或监控。
• 文档转换与文本提取：将 PDF、视频、图片等转换为文本，便于 AI 后续分析、摘要或知识库存储。
• AI 代理代码执行：安全地运行 JavaScript 和 Python 代码片段，实现自动数据处理、计算或与外部 API 集成。
• 知识库管理：自动提取、处理和整理各类内容，维护 AI 助手的最新知识库。

如何设置

Windsurf

仓库中未发现 Windsurf 相关的设置说明。

Claude

1. 如尚未安装 Smithery CLI，请先安装。
2. 运行：

   npx -y @smithery/cli install @Dumpling-AI/mcp-server-dumplingai --client claude
   

3. 将您的 Dumpling AI API 密钥作为环境变量（DUMPLING_API_KEY）提供。
4. 启动 Claude Desktop 并确认 MCP 服务器已作为工具可用。
5. 通过调用 Dumpling AI 命令进行测试。

JSON 配置示例：

{
  "mcpServers": {
    "dumplingai": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "mcp-server-dumplingai"],
      "env": {
        "DUMPLING_API_KEY": "<your-api-key>"
      }
    }
  }
}

Cursor

1. 打开 Cursor 设置。
2. 导航到 Features > MCP Servers。
3. 点击“+ Add New MCP Server”。
4. 输入您的 MCP 服务器配置：

{
  "mcpServers": {
    "dumplingai": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "mcp-server-dumplingai"],
      "env": {
        "DUMPLING_API_KEY": "<your-api-key>"
      }
    }
  }
}

5. 如有需要，请保存并重启 Cursor。
6. 通过运行 Dumpling AI 工具进行验证。

Cline

仓库中未发现 Cline 相关的设置说明。

API 密钥安全提示

• 请始终在 MCP 服务器配置块的 env 字段中通过环境变量提供 DUMPLING_API_KEY。示例：

{
  "mcpServers": {
    "dumplingai": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "mcp-server-dumplingai"],
      "env": {
        "DUMPLING_API_KEY": "your_api_key"
      }
    }
  }
}

如何在流程中使用该 MCP

在 FlowHunt 中使用 MCP

要将 MCP 服务器集成到您的 FlowHunt 工作流中，请先添加 MCP 组件，并将其连接到 AI 代理：

点击 MCP 组件打开配置面板。在系统 MCP 配置部分，按如下 JSON 格式填入您的 MCP 服务器信息：

{
  "dumplingai": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

配置完成后，AI 代理即可作为工具使用该 MCP 并访问其全部功能。请注意将“dumplingai”替换为实际 MCP 服务器名称，并将 URL 替换为您的 MCP 服务器地址。

概览

我们的观点

Dumpling AI MCP 服务器安装文档完善，开发者向的功能丰富。不过，缺乏显式的提示词和资源定义，限制了高级 MCP 自定义的透明度。工具集潜力较大（README 有暗示），但目前文档只明确列出一种工具。未记录采样与 roots 相关支持。

MCP 评分

评分：6/10。
优点：核心功能完善，安装文档清晰，维护活跃。
缺点：缺乏详细的 MCP 元数据（提示词、资源、roots/采样支持），文档中的工具列举不够丰富。