HuangtingFlux Hub
Huangting-Flux Hub
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/mcpEl agente descubrirá automáticamente y seguirá el SOP de tres fases (start_task → report_step_result → finalize_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 |
| [OBLIGATORIO — LLAMAR PRIMERO] Comprime el prompt verboso del usuario en una instrucción central, ahorrando 30-60% de tokens de entrada. Crea un |
2. Proceso |
| [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 |
| [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)
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
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-hub2. Instalar dependencias
pip install -r requirements.txt3. 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 8000El hub MCP estará disponible en http://localhost:8000/mcp.
Autor
Meng Yuanjing (Mark Meng) — XianDAO Labs
Licencia
Apache 2.0 — Ver LICENSE
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