Servidor Tianji MCP

¿Qué hace el Servidor “Tianji” MCP?

El Servidor Tianji MCP (Protocolo de Contexto de Modelo) está diseñado para conectar asistentes de IA con fuentes de datos externas, APIs o servicios, mejorando así los flujos de desarrollo y permitiendo capacidades más dinámicas de IA. Al actuar como un puente entre modelos de IA y recursos del mundo real, el Servidor Tianji MCP permite a los sistemas de IA realizar una variedad de tareas, como ejecutar consultas a bases de datos, gestionar archivos o interactuar con diversas APIs. Esto facilita la integración fluida de datos y funcionalidades externas en aplicaciones impulsadas por IA, facilitando a los desarrolladores la creación de sistemas inteligentes que requieren información actualizada, automatización o contexto operativo de fuentes externas.

Lista de Prompts

No se especificaron plantillas de prompts en los archivos o documentación disponibles.

Lista de Recursos

No se listaron recursos explícitos en la documentación o archivos disponibles.

Lista de Herramientas

No se detallaron herramientas en el archivo server.py ni en los archivos disponibles en la ruta del repositorio proporcionada.

Casos de Uso de este Servidor MCP

No se describieron casos de uso específicos en la documentación del repositorio disponible.

Cómo configurarlo

Windsurf

1. Asegúrate de que Node.js y npm estén instalados.
2. Ubica el archivo de configuración de Windsurf (por ejemplo, windsurf.config.json).
3. Agrega el Servidor Tianji MCP al objeto mcpServers:

   {
     "mcpServers": {
       "tianji": {
         "command": "npx",
         "args": ["@tianji/mcp-server@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Guarda la configuración y reinicia Windsurf.
5. Verifica la configuración revisando el estado de conexión del servidor MCP.

Claude

1. Asegúrate de que Node.js esté instalado.
2. Abre el archivo de configuración de Claude.
3. Inserta la configuración del Servidor Tianji MCP:

   {
     "mcpServers": {
       "tianji": {
         "command": "npx",
         "args": ["@tianji/mcp-server@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Guarda y reinicia Claude.
5. Revisa los registros (logs) para confirmar la conexión exitosa.

Cursor

1. Instala Node.js si aún no está presente.
2. Busca el archivo cursor.config.json o el archivo de configuración relevante.
3. Agrega el Servidor Tianji MCP:

   {
     "mcpServers": {
       "tianji": {
         "command": "npx",
         "args": ["@tianji/mcp-server@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Guarda y reinicia Cursor.
5. Valida la integración mediante la interfaz o los registros.

Cline

1. Asegúrate de que Node.js esté instalado.
2. Abre el archivo de configuración de Cline.
3. Agrega el siguiente fragmento JSON:

   {
     "mcpServers": {
       "tianji": {
         "command": "npx",
         "args": ["@tianji/mcp-server@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Guarda los cambios y reinicia Cline.
5. Confirma que el servidor MCP esté funcionando.

Seguridad de las claves API

Utiliza variables de entorno para gestionar secretos. Ejemplo de configuración:

{
  "mcpServers": {
    "tianji": {
      "command": "npx",
      "args": ["@tianji/mcp-server@latest"],
      "env": {
        "API_KEY": "${API_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "apiKey": "${API_KEY}"
      }
    }
  }
}

Cómo usar este MCP en los flujos

Uso de MCP en FlowHunt

Para integrar servidores MCP en tu flujo de trabajo FlowHunt, comienza agregando el componente MCP a tu flujo y conectándolo a tu agente de IA:

Haz clic en el componente MCP para abrir el panel de configuración. En la sección de configuración MCP del sistema, inserta los detalles de tu servidor MCP usando este formato JSON:

{ “tianji”: { “transport”: “streamable_http”, “url”: “https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url" } }

Una vez configurado, el agente de IA podrá usar este MCP como herramienta, con acceso a todas sus funciones y capacidades. Recuerda cambiar “tianji” por el nombre real de tu servidor MCP y reemplazar la URL por la de tu propio servidor MCP.

Resumen

Según lo anterior, el Servidor Tianji MCP parece estar en una etapa temprana o sin documentación respecto a características específicas MCP como prompts, recursos y herramientas. Sus instrucciones de configuración son claras, pero sus capacidades prácticas no están documentadas en el código o README analizados.

Puntuación MCP

Le daría a este servidor MCP una puntuación de 2/10 basándome en la documentación disponible y la integridad de las características, ya que carece de detalles prácticos o ejemplos para usuarios y desarrolladores, y no hay evidencia de primitivas o herramientas MCP implementadas en los archivos proporcionados.