TensorFeed

TensorFeed est un serveur MCP distant : il n’y a rien à installer. Son point de terminaison, servi en Streamable HTTP, est https://mcp.tensorfeed.ai/mcp. Dans un assistant qui accepte les serveurs MCP distants (souvent dans un paramètre nommé connecteurs, intégrations ou outils), ajoutez un nouveau serveur et indiquez-lui cette URL ; dans un client configuré par fichier, ajoutez-le comme serveur distant (HTTP) avec la même URL.

L’entrée du registre ne déclare aucun en-tête. Si le serveur vous demande de vous connecter, un client qui prend en charge l’autorisation MCP ouvre la page de connexion du service lui-même lors du premier accès.

Il peut aussi s’exécuter en local depuis un paquet Node.js publié sur le registre npm : @tensorfeed/mcp-server, version 2.0.1. Il communique en MCP via stdio : le client le lance comme un programme et échange avec lui par l’entrée et la sortie standard. Il nécessite Node.js ; les clients le lancent généralement avec npx - la commande habituelle est npx -y @tensorfeed/mcp-server@2.0.1. Il lit la variable d’environnement TENSORFEED_TOKEN (secret) ; définissez-la dans la configuration du client pour ce serveur.

Au format JSON mcpServers, que lisent de nombreux clients MCP de bureau et éditeurs de code, l’entrée se présente ainsi (espaces réservés entre chevrons) :

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

Déduit de l’entrée du registre ; la vérification en direct ci-dessus indique seulement si le point de terminaison a répondu. Ce que fait le serveur, et à quelles conditions, relève de son éditeur ; consultez son dépôt ou son site web avant de lui donner accès à vos comptes ou à vos fichiers. Comment ajouter un serveur MCP à un assistant · Avant de connecter un serveur