TensorFeed

TensorFeed ist ein Remote-MCP-Server: Es muss nichts installiert werden. Sein Endpunkt ist https://mcp.tensorfeed.ai/mcp, bereitgestellt über Streamable HTTP. In einem Assistenten, der Remote-MCP-Server akzeptiert (oft unter einer Einstellung namens Konnektoren, Integrationen oder Tools), fügen Sie einen neuen Server hinzu und geben diese URL an; in einem Client, der per Datei konfiguriert wird, fügen Sie ihn mit derselben URL als Remote-Server (HTTP) hinzu.

Im Registry-Eintrag sind keine Header deklariert. Verlangt der Server eine Anmeldung, öffnet ein Client mit Unterstützung für MCP-Autorisierung beim ersten Verbinden die Anmeldeseite des Dienstes.

Der Server lässt sich auch lokal ausführen, und zwar aus einem in der npm-Registry veröffentlichten Node.js-Paket: @tensorfeed/mcp-server, Version 2.0.1. Der Server spricht MCP über stdio: Der Client startet ihn als Programm und kommuniziert mit ihm über Standardein- und -ausgabe. Benötigt wird Node.js; Clients starten das Paket meist mit npx - der übliche Befehl lautet npx -y @tensorfeed/mcp-server@2.0.1. Der Server liest die Umgebungsvariable TENSORFEED_TOKEN (geheim); legen Sie sie in der Konfiguration des Clients für diesen Server fest.

Im JSON-Format mcpServers, das viele MCP-Clients für Desktop und Editor lesen, sieht der Eintrag so aus (Platzhalter in spitzen Klammern):

{
  "mcpServers": {
    "mcp-server": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@tensorfeed/mcp-server@2.0.1"
      ],
      "env": {
        "TENSORFEED_TOKEN": "<geheim>"
      }
    }
  }
}

Abgeleitet aus dem Registry-Eintrag; die Live-Prüfung oben zeigt nur, ob der Endpunkt geantwortet hat. Was der Server tut und zu welchen Bedingungen, legt sein Herausgeber fest; prüfen Sie sein Repository oder seine Website, bevor Sie ihm Zugriff auf Ihre Konten oder Dateien geben. So fügen Sie einem Assistenten einen MCP-Server hinzu · Vor dem Verbinden