Serveur MCP Tianji

Que fait le serveur MCP “Tianji” ?

Le serveur Tianji MCP (Model Context Protocol) est conçu pour connecter les assistants IA à des sources de données externes, des API ou des services, renforçant ainsi les workflows de développement et permettant des capacités IA plus dynamiques. En jouant le rôle de passerelle entre les modèles IA et les ressources du monde réel, le serveur Tianji MCP permet aux systèmes IA d’exécuter diverses tâches, telles que l’exécution de requêtes sur des bases de données, la gestion de fichiers ou l’interaction avec différentes API. Cela facilite l’intégration transparente de données et de fonctionnalités externes dans les applications pilotées par l’IA, simplifiant la création de systèmes intelligents nécessitant des informations à jour, de l’automatisation ou un contexte opérationnel provenant de sources externes.

Liste des prompts

Aucun modèle de prompt n’a été spécifié dans les fichiers ou la documentation disponibles.

Liste des ressources

Aucune ressource explicite n’a été listée dans la documentation ou les fichiers disponibles.

Liste des outils

Aucun outil n’a été détaillé dans le server.py ni dans les fichiers disponibles du dépôt fourni.

Cas d’usage de ce serveur MCP

Aucun cas d’usage spécifique n’a été décrit dans la documentation du dépôt disponible.

Comment l’installer

Windsurf

1. Vérifiez que Node.js et npm sont installés.
2. Localisez le fichier de configuration de Windsurf (par exemple, windsurf.config.json).
3. Ajoutez le serveur Tianji MCP à l’objet mcpServers :

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

4. Sauvegardez la configuration et redémarrez Windsurf.
5. Vérifiez l’installation en contrôlant l’état de connexion du serveur MCP.

Claude

1. Vérifiez que Node.js est installé.
2. Ouvrez le fichier de configuration de Claude.
3. Insérez la configuration du serveur Tianji MCP :

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

4. Sauvegardez et redémarrez Claude.
5. Vérifiez dans les journaux que la connexion est réussie.

Cursor

1. Installez Node.js si ce n’est pas déjà fait.
2. Trouvez le fichier cursor.config.json ou le fichier de configuration concerné.
3. Ajoutez le serveur Tianji MCP :

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

4. Sauvegardez et redémarrez Cursor.
5. Validez l’intégration via l’interface ou les journaux.

Cline

1. Assurez-vous que Node.js est installé.
2. Ouvrez le fichier de configuration de Cline.
3. Ajoutez le snippet JSON suivant :

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

4. Sauvegardez les modifications et redémarrez Cline.
5. Confirmez que le serveur MCP fonctionne.

Sécurisation des clés API

Utilisez des variables d’environnement pour gérer les secrets. Exemple de configuration :

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

Comment utiliser ce MCP dans les flows

Utilisation du MCP dans FlowHunt

Pour intégrer les serveurs MCP à votre workflow FlowHunt, commencez par ajouter le composant MCP à votre flux et connectez-le à votre agent IA :

Cliquez sur le composant MCP pour ouvrir le panneau de configuration. Dans la section configuration système MCP, insérez les détails de votre serveur MCP en utilisant ce format JSON :

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

Une fois configuré, l’agent IA peut désormais utiliser ce MCP comme outil et accéder à toutes ses fonctions et capacités. N’oubliez pas de remplacer “tianji” par le nom réel de votre serveur MCP et l’URL par celle de votre propre serveur MCP.

Aperçu

D’après ce qui précède, le serveur MCP Tianji semble être à un état précoce ou non documenté concernant les fonctionnalités MCP spécifiques telles que les prompts, ressources et outils. Ses instructions d’installation sont claires, mais ses capacités pratiques ne sont pas documentées dans le code ou le README consultés.

Score MCP

J’attribuerais à ce serveur MCP la note de 2/10 selon la documentation et le niveau de complétude des fonctionnalités disponibles, car il manque de détails pratiques ou d’exemples pour les utilisateurs et les développeurs, et il n’y a pas de preuve de primitives MCP ou d’outils implémentés dans les fichiers fournis.