CRIC物业AI MCP Server

Cosa fa il server “CRIC物业AI” MCP?

CRIC物业AI MCP Server è progettato per fungere da ponte tra assistenti AI e dati, API o servizi esterni di gestione immobiliare. Sfruttando il Model Context Protocol (MCP), questo server consente a strumenti e agenti guidati da AI di eseguire flussi di lavoro come l’interrogazione di database immobiliari, la gestione di file o l’interazione con API di terze parti rilevanti per la gestione degli immobili. Il CRIC物业AI MCP Server semplifica l’accesso a informazioni strutturate e strumenti operativi, facilitando per sviluppatori e organizzazioni l’automazione e il miglioramento delle attività di gestione immobiliare tramite applicazioni AI. Le sue capacità di integrazione permettono maggiore efficienza e interazioni standardizzate tra client AI e servizi backend eterogenei.

Elenco dei Prompt

Nessun modello di prompt è stato trovato nel repository o nella documentazione.

Elenco delle Risorse

Nessuna risorsa esplicita è documentata nel repository o nella documentazione.

Elenco degli Strumenti

Nessuna definizione di strumento è stata trovata in server.py o file equivalenti.

Casi d’uso di questo MCP Server

• Interrogazione Dati Immobiliari: Consente agli agenti AI di interrogare informazioni aggiornate sulla gestione immobiliare per analisi e reportistica.
• Automazione dei Flussi di Lavoro: Facilita l’automazione di attività di routine nella gestione immobiliare tramite integrazione con servizi esterni.
• Integrazione API: Fornisce endpoint per collegare piattaforme di gestione immobiliare con altre soluzioni software.
• Gestione File/Dati: Supporta operazioni sui file e gestione strutturata di documenti relativi agli immobili.
• Potenziamento Assistente AI: Permette agli assistenti virtuali azioni contestuali per scenari di gestione immobiliare.

Come configurarlo

Windsurf

1. Assicurati che Node.js sia installato sulla tua macchina.
2. Apri il file di configurazione di Windsurf.
3. Aggiungi il CRIC物业AI MCP Server utilizzando il seguente frammento JSON:

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

4. Salva la configurazione e riavvia Windsurf.
5. Verifica che il server sia in esecuzione nell’interfaccia di Windsurf.

Claude

1. Installa Node.js se non già presente.
2. Modifica il file di configurazione di Claude per includere il server MCP.
3. Inserisci il seguente codice nella sezione mcpServers:

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

4. Salva le modifiche e riavvia Claude.
5. Conferma che il server sia attivo tramite l’interfaccia di Claude.

Cursor

1. Prerequisito: Node.js installato.
2. Accedi al file di configurazione di Cursor.
3. Aggiungi:

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

4. Salva e riavvia Cursor.
5. Verifica che CRIC物业AI MCP Server compaia nell’elenco degli strumenti.

Cline

1. Assicurati che Node.js sia installato.
2. Trova e modifica il file di configurazione per Cline.
3. Inserisci:

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

4. Salva e riavvia Cline.
5. Verifica che il server sia disponibile all’interno di Cline.

Esempio per la gestione sicura delle chiavi API:

Per gestire in modo sicuro chiavi API o segreti, utilizza variabili d’ambiente nella tua configurazione:

{
  "mcpServers": {
    "cric-wuye-ai": {
      "command": "npx",
      "args": ["@wuye-ai/mcp-server-wuye-ai@latest"],
      "env": {
        "API_KEY": "${{secrets.CRICSERVICE_API_KEY}}"
      },
      "inputs": {
        "apiKey": "${{secrets.CRICSERVICE_API_KEY}}"
      }
    }
  }
}

Come usare questo MCP nei flow

Utilizzo di MCP in FlowHunt

Per integrare server MCP nel tuo workflow FlowHunt, inizia aggiungendo il componente MCP al tuo flusso e collegandolo al tuo agente AI:

Clicca sul componente MCP per aprire il pannello di configurazione. Nella sezione di configurazione MCP di sistema, inserisci i dettagli del tuo server MCP usando questo formato JSON:

{
  "cric-wuye-ai": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Una volta configurato, l’agente AI sarà in grado di usare questo MCP come strumento con accesso a tutte le sue funzioni e capacità. Ricorda di cambiare “cric-wuye-ai” con il nome reale del tuo server MCP e sostituisci l’URL con quello del tuo MCP server.

Panoramica

Nonostante le istruzioni dettagliate di configurazione e i semplici esempi di utilizzo, la mancanza di dettagli su risorse, prompt e strumenti rende questo MCP server una soluzione di integrazione di base ma con documentazione poco approfondita. L’assenza di Roots e dettagli sul Sampling limita la valutazione avanzata.

La nostra opinione

Questo MCP server è semplice da configurare e si integra bene con le piattaforme più diffuse, ma manca di dettagli su prompt, risorse e strumenti, riducendo la flessibilità e la facilità di adozione per chi cerca funzionalità pronte all’uso. Valutiamo questo MCP server con un 4/10 per esperienza degli sviluppatori e completezza della documentazione.

MCP Score