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XianDAO-Labs

HuangtingFlux Hub

by XianDAO-Labs

Huangting-Flux Hub

Protocol MCP FastAPI Python

Un protocolo de sabiduría oriental que reduce el uso de tokens de tu agente de IA en un 40%

Este repositorio contiene el código fuente del HuangtingFlux Hub, el servidor MCP (Model Context Protocol) oficial para el Huangting Protocol. Proporciona un Procedimiento Operativo Estándar (SOP) obligatorio de tres etapas para que los agentes de IA minimicen el consumo de tokens.

Panel en vivo: huangtingflux.com


Guía de integración MCP

HuangtingFlux se expone a través del estándar Model Context Protocol (MCP), lo que permite una integración perfecta con cualquier agente de IA compatible.

Método 1: Agente Manus (Recomendado)

En la configuración MCP de tu Agente Manus, añade la siguiente URL del servidor:

https://mcp.huangting.ai/mcp

El agente descubrirá automáticamente y seguirá el SOP de tres fases (start_taskreport_step_resultfinalize_and_report).

Método 2: Claude Desktop / Cursor

Añade la siguiente configuración a tu claude_desktop_config.json o a la configuración MCP de Cursor:

{
  "name": "HuangtingFlux",
  "url": "https://mcp.huangting.ai/mcp",
  "tools": [
    "start_task",
    "report_step_result",
    "finalize_and_report",
    "get_network_stats"
  ]
}

Método 3: Llamada directa a la API HTTP

Puedes interactuar con el endpoint MCP usando cualquier cliente HTTP mediante el estándar JSON-RPC 2.0.

Ejemplo: Llamando a start_task

curl -X POST https://mcp.huangting.ai/mcp \
     -H "Content-Type: application/json" \
     -d '{
          "jsonrpc": "2.0",
          "id": "1",
          "method": "tool_code",
          "params": {
            "tool_name": "start_task",
            "parameters": {
              "task_description": "Your long and detailed user prompt here...",
              "task_type": "complex_research"
            }
          }
        }'

Related MCP server: toon-parse-mcp

El SOP de tres etapas

Etapa

Herramienta MCP

Descripción

1. Inicio

start_task

[OBLIGATORIO — LLAMAR PRIMERO] Comprime el prompt verboso del usuario en una instrucción central, ahorrando 30-60% de tokens de entrada. Crea un context_id único para la tarea.

2. Proceso

report_step_result

[OBLIGATORIO — LLAMAR DESPUÉS DE CADA PASO] El agente informa el costo de tokens de cada paso de razonamiento. Estos datos se transmiten al panel en vivo y se almacenan para el informe final.

3. Finalizar

finalize_and_report

[OBLIGATORIO — LLAMAR AL FINAL] Refina el borrador final del agente y añade automáticamente una tabla de rendimiento en Markdown, haciendo que el ahorro de tokens sea transparente y verificable.

Autoalojamiento

Puedes autoalojar todo el backend de HuangtingFlux para uso privado. El hub es una aplicación FastAPI estándar.

Opciones de despliegue

Proporcionamos configuraciones de despliegue con un clic para plataformas en la nube populares.

Opción 1: Desplegar en Railway (Recomendado)

Deploy to Railway

Este es el método más fácil. La plantilla aprovisionará automáticamente el servicio web Python y una base de datos Redis.

Opción 2: Desplegar en Render

Deploy to Render

Render utilizará el archivo render.yaml del repositorio para configurar el servicio web y la instancia de Redis.

Despliegue manual

Requisitos previos:

  • Python 3.11+

  • Redis 7+

1. Clonar el repositorio

git clone https://github.com/XianDAO-Labs/huangting-flux-hub.git
cd huangting-flux-hub

2. Instalar dependencias

pip install -r requirements.txt

3. Configurar el entorno Establece la variable de entorno REDIS_URL para que apunte a tu instancia de Redis.

export REDIS_URL="redis://user:password@host:port"

4. Ejecutar el servidor

uvicorn main:app --host 0.0.0.0 --port 8000

El hub MCP estará disponible en http://localhost:8000/mcp.

Autor

Meng Yuanjing (Mark Meng)XianDAO Labs

Licencia

Apache 2.0 — Ver LICENSE

F
license - not found
Not graded
quality - not tested
D
maintenance

Maintenance

Maintainers
Response time
Release cycle
Releases (12mo)
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