HuangtingFlux Hub
Huangting-Flux Hub
AI 에이전트 토큰 사용량을 40% 절감하는 동양 지혜 프로토콜
이 저장소는 Huangting Protocol의 공식 MCP(Model Context Protocol) 서버인 HuangtingFlux Hub의 소스 코드를 포함합니다. 이는 AI 에이전트가 토큰 사용량을 최소화하도록 하는 필수 3단계 표준 운영 절차(SOP)를 제공합니다.
라이브 대시보드: huangtingflux.com
MCP 통합 가이드
HuangtingFlux는 표준 **Model Context Protocol(MCP)**을 통해 노출되므로, 호환되는 모든 AI 에이전트와 원활하게 통합할 수 있습니다.
방법 1: Manus Agent(권장)
Manus Agent의 MCP 설정에 다음 서버 URL을 추가하세요:
https://mcp.huangting.ai/mcp에이전트는 3단계 SOP(start_task → report_step_result → finalize_and_report)를 자동으로 발견하고 수행합니다.
방법 2: Claude Desktop / Cursor
claude_desktop_config.json 또는 Cursor의 MCP 설정에 다음 구성을 추가하세요:
{
"name": "HuangtingFlux",
"url": "https://mcp.huangting.ai/mcp",
"tools": [
"start_task",
"report_step_result",
"finalize_and_report",
"get_network_stats"
]
}방법 3: 직접 HTTP API 호출
JSON-RPC 2.0 표준을 통해 모든 HTTP 클라이언트를 사용하여 MCP 엔드포인트와 상호 작용할 수 있습니다.
예: start_task 호출
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
3단계 SOP
단계 | MCP 도구 | 설명 |
1. 시작 |
| [필수 — 먼저 호출] 사용자의 장황한 프롬프트를 핵심 지시문으로 압축하여 입력 토큰을 30-60% 절약합니다. 작업에 고유한 |
2. 처리 |
| [필수 — 각 단계 후 호출] 에이전트가 각 추론 단계의 토큰 비용을 보고합니다. 이 데이터는 라이브 대시보드에 전송되고 최종 보고서를 위해 저장됩니다. |
3. 최종화 |
| [필수 — 마지막에 호출] 에이전트의 최종 초안을 다듬고 Markdown 성능 표를 자동으로 추가하여 토큰 절감 효과를 투명하고 검증 가능하게 만듭니다. |
자체 호스팅
전체 HuangtingFlux 백엔드를 개인 용도로 자체 호스팅할 수 있습니다. 허브는 표준 FastAPI 애플리케이션입니다.
배포 옵션
인기 있는 클라우드 플랫폼을 위한 원클릭 배포 구성을 제공합니다.
옵션 1: Railway에 배포(권장)
이 방법이 가장 쉽습니다. 템플릿이 Python 웹 서비스와 Redis 데이터베이스를 자동으로 프로비저닝합니다.
옵션 2: Render에 배포
Render는 저장소의 render.yaml 파일을 사용하여 웹 서비스와 Redis 인스턴스를 설정합니다.
수동 배포
사전 요구 사항:
Python 3.11+
Redis 7+
1. 저장소 복제
git clone https://github.com/XianDAO-Labs/huangting-flux-hub.git
cd huangting-flux-hub2. 의존성 설치
pip install -r requirements.txt3. 환경 구성
REDIS_URL 환경 변수를 Redis 인스턴스를 가리키도록 설정하세요.
export REDIS_URL="redis://user:password@host:port"4. 서버 실행
uvicorn main:app --host 0.0.0.0 --port 8000MCP 허브는 http://localhost:8000/mcp에서 사용할 수 있습니다.
저자
Meng Yuanjing (Mark Meng) — XianDAO Labs
라이선스
Apache 2.0 — LICENSE 참조
This server cannot be installed
Maintenance
Resources
Unclaimed servers have limited discoverability.
Looking for Admin?
If you are the server author, to access and configure the admin panel.
Related MCP Servers
- AlicenseAqualityCmaintenanceAn MCP server that helps AI agents reduce token usage by compressing, summarizing, and managing conversation/context data more efficiently.11MIT
- AlicenseNot gradedqualityDmaintenanceAn MCP server that helps AI agents reduce token usage by converting data to TOON format and stripping comments and unnecessary whitespace from code files.MIT
- AlicenseAqualityCmaintenanceAn MCP server that reduces AI API costs by up to 97% through token measurement, compression, caching, and pruning, all without changing prompts.101Apache 2.0
- FlicenseNot gradedqualityBmaintenanceAn MCP server suite that optimizes prompt context by reducing tokens up to 98.8%, acting as persistent long-term memory and codebase scanner to save API costs.
Related MCP Connectors
Hosted MCP server for LLM cost estimation, model comparison, and budget-aware routing.
MCP server for AI agents to plan, verify, and deploy Cloudflare-native apps.
MCP server for AI dialogue using various LLM models via AceDataCloud
Latest Blog Posts
- Who's Calling? MCP Hosts Are an Identity Blind Spot (And the Spec Knows It)By Om-Shree-0709 on .mcpAgent IdentityOAuth 2.1
- Your AI Chatbot Just Exposed Your CEO's Salary to an InternBy Om-Shree-0709 on .Agent IdentityMCP SecurityOAuth Delegation
- Why MCP Servers Need Execution Sandboxing (And Why Your Current Stack Isn't Enough)By Om-Shree-0709 on .Agentic AiPrompt InjectionWebAssembly
MCP directory API
We provide all the information about MCP servers via our MCP API.
curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/XianDAO-Labs/huangting-flux-hub'
If you have feedback or need assistance with the MCP directory API, please join our Discord server