MCP

🚀 BolideAI MCP

BolideAI MCP 是一個全面的模型上下文協議（MCP）服務器，它提供了用於營銷自動化、內容生成、研究和項目管理的工具。它與各種人工智能服務集成，為開發者和營銷人員簡化工作流程。

🚀 快速開始

快速測試（NPM 包）

若要在不進行本地構建的情況下進行快速測試，請按以下步驟操作：

安裝

npm install -g @bolide-ai/mcp

或者使用 npx（推薦）：

npx --package=@bolide-ai/mcp bolide-ai-mcp

配置

使用以下內容配置你的 MCP 客戶端：

{
  "mcpServers": {
    "BolideAI": {
      "command": "npx --package=@bolide-ai/mcp bolide-ai-mcp",
      "env": {
        "BOLIDEAI_API_KEY": "your-api-key",
      }
    }
  }
}

開發設置（本地構建）

若要進行開發或本地構建，請遵循以下詳細步驟：

1. 安裝先決條件

安裝 Node.js 22+

# 從 https://nodejs.org/en/download 下載並安裝

克隆倉庫

git clone https://github.com/Bolide-AI/mcp

2. 構建 MCP 服務器

# 在克隆倉庫的目錄中
npm install && npm run build

4. 在 Cursor 中配置 MCP

1. 在 Cursor 菜單中選擇 Cursor → 設置 → Cursor 設置。
2. 在打開的窗口中選擇 工具與集成。
3. 點擊 新建 MCP 服務器。
4. 插入 MCP 服務器配置，將以下內容替換為實際值：
   • <MCP 目錄路徑> 替換為 MCP 目錄的路徑。
   • <BolideAI API 令牌> 替換為你的 BolideAI 密鑰（可在 此處 生成）。

{
  "mcpServers": {
    "BolideAI-dev": {
      "type": "stdio",
      "command": "node",
      "args": [
        "--inspect=9999",
        "<PATH TO MCP DIRECTORY>/build/index.js"
      ],
      "env": {
        "BOLIDEAI_MCP_DEBUG": "true",
        "BOLIDEAI_API_TOKEN": "<your-api-key-here>"
      }
    }
  }
}

5. 確保在 Cursor 中打開了工作區。
6. 在模擬器中啟動應用程序。

開始使用工具

// 創建項目
scaffold_bolide_ai_project()

// 進行研究
use_openai_deep_research({ 
  query: "AI trends in marketing automation 2024" 
})

// 分析屏幕錄製內容
analyze_screencasts({ 
  screencastNames: ["demo.mov"],
  force: false
})

✨ 主要特性

• 🚀 項目腳手架 - 創建營銷項目目錄和結構。
• 📱 營銷自動化 - 使用配套應用程序捕獲屏幕截圖和視頻。
• 🤖 人工智能驅動的內容生成 - 使用 Gemini AI 生成社交媒體帖子。
• 🔍 研究工具 - 使用 Perplexity AI 和 OpenAI 進行全面研究。
• 🛠️ 診斷工具 - 系統驗證和故障排除。

📦 安裝指南

環境變量

• BOLIDEAI_API_TOKEN - 研究工具必需。
• BOLIDEAI_API_URL - 可選，默認為 https://bolide.ai/api。

工具配置

• BOLIDEAI_MCP_DEBUG=true - 啟用診斷工具和詳細日誌記錄。
• 工具組 - 啟用特定的工具類別（請參閱 工具選項）。
• 單個工具 - 僅啟用特定工具（請參閱 工具選項）。

💻 使用示例

基礎用法

// 創建項目
scaffold_bolide_ai_project()

// 進行研究
use_openai_deep_research({ 
  query: "AI trends in marketing automation 2024" 
})

// 分析屏幕錄製內容
analyze_screencasts({ 
  screencastNames: ["demo.mov"],
  force: false
})

高級用法

項目搭建與營銷內容創建工作流

// 1. 設置項目結構
scaffold_bolide_ai_project()

// 2. 檢查應用程序狀態並捕獲內容
check_companion_app_status()
launch_companion_app()

// 3. 提高音頻質量
enhance_audio({ 
  screencastNames: ["demo.mov"]
})

研究工作流

// 1. 快速研究
use_perplexity({ 
  query: "Your research question",
  search_mode: "web"
})

// 2. 深度研究
use_openai_deep_research({ 
  query: "Complex research topic requiring comprehensive analysis"
})

📚 詳細文檔

可用工具

BolideAI MCP 提供了涵蓋 5 個類別的 10 種工具：

🚀 項目腳手架

• scaffold_bolide_ai_project - 創建 bolide.ai 項目目錄結構。

📱 實用工具

• check_companion_app_status - 檢查配套應用程序的運行狀態。
• launch_companion_app - 啟動用於營銷捕獲的配套應用程序。
• stop_companion_app - 停止正在運行的配套應用程序實例。
• install_brew_and_ffmpeg - 安裝 Homebrew 包管理器和 FFmpeg。

🤖 內容生成

• analyze_screencasts - 使用 Gemini AI 分析屏幕錄製內容。
• generate_gif - 將屏幕錄製片段轉換為 GIF。
• enhance_audio - 使用 ElevenLabs 從屏幕錄製中提取並增強音頻。

🔍 研究工具

• use_perplexity - 使用 Perplexity AI 進行研究。
• use_openai_deep_research - 使用 OpenAI o4-mini-deep-research 進行深度研究。

🛠️ 診斷工具

• diagnostic - 系統環境驗證（僅在調試模式下可用）。

研究工具

Perplexity AI 研究

進行快速研究和信息收集：

use_perplexity({ 
  query: "Latest trends in AI marketing automation",
  search_mode: "web" // 或 "academic"
})

OpenAI 深度研究

進行帶有查詢豐富的全面研究：

use_openai_deep_research({ 
  query: "Economic impact of renewable energy adoption" 
})

深度研究工具的工作流程如下：

1. 豐富查詢：使用 GPT - 4.1 並結合詳細的研究說明來豐富你的查詢。
2. 進行研究：使用 o4 - mini - deep - research 進行網絡搜索和代碼解釋。
3. 返回結果：返回豐富後的說明和全面的研究結果。

配置選項

選擇性工具註冊

僅啟用你需要的工具以優化性能：

{
  "env": {
    "BOLIDEAI_MCP_GROUP_RESEARCH": "true",
    "BOLIDEAI_MCP_GROUP_CONTENT_GENERATORS": "true",
    "BOLIDEAI_API_TOKEN": "your-api-key"
  }
}

可用工具組

• BOLIDEAI_MCP_GROUP_LAUNCH - 啟動和實用工具。
• BOLIDEAI_MCP_GROUP_SCAFFOLDING - 項目腳手架工具。
• BOLIDEAI_MCP_GROUP_CONTENT_GENERATORS - 內容生成工具。
• BOLIDEAI_MCP_GROUP_RESEARCH - 研究和信息收集工具。
• BOLIDEAI_MCP_GROUP_DIAGNOSTICS - 診斷工具。

文檔鏈接

• - 全面的工具文檔。
• - 配置和選擇性工具註冊。
• - 開發和貢獻指南。

🔧 技術細節

系統要求

依賴項

• Node.js 22+
• ffmpeg（GIF 生成工具必需）
• 配套應用程序

故障排除

啟用調試模式

{
  "env": {
    "BOLIDEAI_MCP_DEBUG": "true"
  }
}

運行診斷

diagnostic() // 僅在調試模式下可用

常見問題

1. 缺少 API 密鑰：確保設置了所有必需的環境變量。
2. 未找到 ffmpeg：使用 brew install ffmpeg 安裝 ffmpeg。
3. 權限問題：檢查項目目錄的文件系統權限。

📄 許可證

MIT © Data Route LLC

支持

• 🐛 報告問題
• 💬 獲取支持

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