TensorFeed

TensorFeed è un server MCP remoto: non c’è niente da installare. Il suo endpoint, servito tramite Streamable HTTP, è https://mcp.tensorfeed.ai/mcp. In un assistente che accetta server MCP remoti (spesso in un’impostazione chiamata connettori, integrazioni o strumenti) si aggiunge un nuovo server indicando questo URL; in un client configurato tramite file lo si aggiunge come server remoto (HTTP) con lo stesso URL.

La voce del registro non dichiara alcun header. Se il server richiede l’accesso, un client che supporta l’autorizzazione MCP apre la pagina di accesso del servizio alla prima connessione.

Può essere eseguito anche in locale a partire da un pacchetto Node.js pubblicato nel registro npm: @tensorfeed/mcp-server, versione 2.0.1. Comunica via MCP su stdio, quindi il client lo avvia come programma e dialoga con esso tramite standard input e standard output. Richiede Node.js; i client in genere lo avviano con npx - il comando abituale è npx -y @tensorfeed/mcp-server@2.0.1. Legge la variabile d’ambiente TENSORFEED_TOKEN (segreto); va impostata nella configurazione del client per questo server.

Nel formato JSON mcpServers, letto da molti client MCP desktop e per editor di codice, la voce si presenta così (segnaposto tra parentesi angolari):

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

Ricavato dalla voce del registro; la verifica live riportata sopra mostra solo se l’endpoint ha risposto. Cosa fa il server, e a quali condizioni, lo stabilisce il suo editore; prima di concedergli l’accesso ai propri account o file conviene consultarne il repository o il sito web. Come aggiungere un server MCP a un assistente · Prima di collegare un server