模型上下文协议 (MCP) 服务器

“模型上下文协议”MCP 服务器的作用是什么？

模型上下文协议（MCP）服务器 是一种用于连接 AI 助手与外部数据源、API 以及服务的工具，从而提升开发工作流。通过提供标准化协议，MCP 服务器使 AI 客户端能够直接通过服务器界面完成数据库查询、文件管理和 API 交互等任务。这不仅简化了访问和操作多样数据资源的流程，也方便集成复杂的工作流和可复用的提示词模板。MCP 服务器特别适合开发者为其 AI 智能体安全、模块化地接入外部系统。

提示词列表

代码库中未找到相关提示词模板的信息。

资源列表

代码库中未找到 MCP 服务器所提供的具体资源的信息。

工具列表

代码库中未在 server.py 或其他文件中找到工具相关的信息。

本 MCP 服务器的使用场景

代码库中未明确记录任何使用场景。

如何设置

Windsurf

1. 未找到 Windsurf 的安装说明。

Claude

1. 未找到 Claude 的安装说明。

Cursor

1. 未找到 Cursor 的安装说明。

Cline

1. 未找到 Cline 的安装说明。

未找到 JSON 配置示例。

API 密钥安全：
未找到关于使用环境变量保护 API 密钥的信息。

如何在流程中使用 MCP

在 FlowHunt 中使用 MCP

要将 MCP 服务器集成到您的 FlowHunt 工作流中，请先在流程中添加 MCP 组件，并将其连接到您的 AI 智能体：

点击 MCP 组件，打开配置面板。在系统 MCP 配置部分，使用如下 JSON 格式填写您的 MCP 服务器信息：

{
  "MCP-name": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

配置完成后，AI 智能体即可将此 MCP 作为工具使用，获得其全部功能和能力。请记得将 “MCP-name” 替换为实际 MCP 服务器的名称（例如 “github-mcp”、“weather-api” 等），并将 URL 替换为您自己的 MCP 服务器地址。

概览

根据代码库提取的信息，几乎没有直接的文档说明或实现细节。MCP 服务器仅有概括性描述，未发现任何具体示例、提示词模板、工具或安装说明。这在一定程度上影响了服务器的文档评分，也使其即时可用性难以评估。

MCP 评分

我们的意见：
由于缺乏可访问的信息、实现细节和使用文档，该 MCP 服务器在文档完善度和开发者可用性上仅评分 2/10。仅能提供基础描述及通用集成建议。