Yunxin MCP Server

Cosa fa il server MCP “yunxin”?

Il server yunxin MCP (Model Context Protocol) è progettato per collegare gli assistenti AI ai servizi IM (Instant Messaging) e RTC (Real-Time Communication) di NetEase Yunxin. Espone una serie di strumenti che facilitano l’accesso ai dati di messaggistica e comunicazione in tempo reale: yunxin-mcp-server abilita workflow AI per attività come interrogazione delle cronologie chat, gestione delle comunicazioni di gruppo, monitoraggio dei parametri di qualità RTC e aggregazione di statistiche applicative. Questa integrazione consente a sviluppatori e operatori di automatizzare operazioni, analizzare trend di messaggistica, monitorare la salute RTC e migliorare l’esperienza utente rendendo dati e azioni rilevanti accessibili ad agenti LLM e sistemi esterni.

Elenco dei Prompt

Nessun template di prompt viene menzionato nel repository.

Elenco delle Risorse

Nessuna risorsa esplicita è elencata nel repository o nella documentazione.

Elenco degli Strumenti

• send_p2p_msg / send_team_msg
  Invia messaggi individuali o di gruppo, dati gli account del mittente/destinatario o gli ID dei gruppi. Utile per automatizzare messaggi operativi o di notifica.
• query_p2p_msg_history / query_team_msg_history
  Interroga le cronologie chat, individuali o di gruppo, entro un intervallo di tempo, supportando operazioni e workflow analitici.
• query_application_im_daily_stats
  Recupera statistiche giornaliere dell’app IM come utenti attivi giornalieri, volumi di messaggi, storage e metriche di callback.
• query_rtc_room_members / query_rtc_room_members_by_uids
  Recupera dettagli sui membri di una stanza RTC, inclusa durata online, posizione, ISP e informazioni sul dispositivo.
• query_rtc_room_stuck_rate / query_rtc_room_user_stuck_rate
  Accede a metriche di tasso di blocco audio/video a livello di stanza o utente per il monitoraggio della qualità del servizio.
• query_rtc_room_top_20
  Elenca le 20 principali stanze RTC secondo metriche come utenti attivi, latenza di ingresso, tassi di blocco audio/video e ritardi di rete.

Casi d’Uso di questo MCP Server

• Messaggistica Operativa Automatizzata
  Automatizza l’invio di messaggi operativi IM a individui o gruppi, migliorando la portata e il coinvolgimento.
• Analisi dei Dati Storici
  Recupera e analizza le cronologie chat per conformità, supporto clienti o insight operativi.
• Monitoraggio Salute Applicativa
  Monitora statistiche applicative giornaliere per rilevare anomalie, tracciare l’attività utente e garantire l’affidabilità del servizio.
• Monitoraggio Qualità RTC
  Traccia metriche RTC di stanza e utente per identificare e risolvere proattivamente problemi di qualità.
• Analisi e Reporting delle Stanze
  Aggrega e analizza le stanze RTC con migliori prestazioni per ottimizzare l’infrastruttura e migliorare l’esperienza utente.

Come configurarlo

Windsurf

1. Assicurati che Python e le dipendenze richieste siano installate.
2. Trova il file di configurazione di Windsurf (ad es. .windsurf/config.json).
3. Aggiungi il server yunxin MCP nella sezione mcpServers con il comando e gli argomenti appropriati.
4. Salva il file e riavvia Windsurf.
5. Verifica che il server yunxin MCP appaia nell’interfaccia.

{
  "mcpServers": {
    "yunxin-mcp": {
      "command": "yunxin-mcp-server",
      "args": []
    }
  }
}

Claude

1. Installa Python e le dipendenze per yunxin-mcp-server.
2. Trova il file di configurazione MCP di Claude.
3. Inserisci il seguente snippet JSON nella configurazione MCP.
4. Salva e riavvia Claude.
5. Conferma la funzionalità di yunxin-mcp-server.

{
  "mcpServers": {
    "yunxin-mcp": {
      "command": "yunxin-mcp-server",
      "args": []
    }
  }
}

Cursor

1. Assicurati che Python e le dipendenze siano installate.
2. Apri le impostazioni o il file di configurazione di Cursor.
3. Aggiungi il server yunxin MCP alla sezione mcpServers.
4. Salva le modifiche e riavvia Cursor.
5. Controlla l’integrazione del server yunxin MCP.

{
  "mcpServers": {
    "yunxin-mcp": {
      "command": "yunxin-mcp-server",
      "args": []
    }
  }
}

Cline

1. Installa Python e le dipendenze per yunxin-mcp-server.
2. Accedi al file di configurazione di Cline.
3. Registra il server yunxin MCP con il seguente JSON.
4. Salva e riavvia Cline.
5. Valida che il server sia attivo.

{
  "mcpServers": {
    "yunxin-mcp": {
      "command": "yunxin-mcp-server",
      "args": []
    }
  }
}

Protezione delle chiavi API:
Utilizza variabili d’ambiente per proteggere le credenziali sensibili. Esempio con env e inputs:

{
  "mcpServers": {
    "yunxin-mcp": {
      "command": "yunxin-mcp-server",
      "args": [],
      "env": {
        "YUNXIN_API_KEY": "${YUNXIN_API_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "api_key": "${YUNXIN_API_KEY}"
      }
    }
  }
}

Come usare questo MCP nei Flussi

Utilizzo di MCP in FlowHunt

Per integrare i server MCP nel tuo workflow FlowHunt, inizia aggiungendo il componente MCP al tuo flow 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:

{
  "yunxin-mcp": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Una volta configurato, l’agente AI potrà ora usare questo MCP come strumento con accesso a tutte le sue funzioni e capacità. Ricorda di cambiare “yunxin-mcp” con il vero nome del tuo server MCP e di sostituire l’URL con quello del tuo server MCP.

Panoramica

Valuterei questo server MCP 6/10. Fornisce API degli strumenti chiare e istruzioni di setup, ma manca di template di prompt, definizioni di risorse e supporto esplicito per funzionalità MCP avanzate (roots, sampling).

Punteggio MCP