Fledge MCP

🚀 Fledge 模型上下文協議 (MCP) 服務器

Fledge-MCP 是一個基於 WebSocket 的 JSON-RPC 2.0 實現，它搭建起了模型與 Fledge 平臺之間的橋樑，讓模型能夠通過標準接口與 Fledge 進行交互。

🚀 快速開始

先決條件

• 已安裝 Docker
• 擁有 Smithery.ai 賬戶
• 已安裝 Smithery CLI 工具

✨ 主要特性

• 基於 WebSocket 的 JSON-RPC 2.0 實現，提供標準接口供模型與 Fledge 平臺交互。
• 支持多種安裝方式，包括從源碼編譯和使用 Docker 鏡像。
• 提供豐富的命令行參數，可靈活配置服務器。
• 支持與 Cursor 連接，提供初始化連接和列出工具的方法。
• 具備多種可用工具，如傳感器數據獲取和設備狀態查詢。
• 提供測試 API 的方法，方便開發和調試。
• 給出生產環境的注意事項和在 Smithery.ai 上的部署步驟。
• 支持監控和更新操作。
• 明確支持的 JSON-RPC 協議方法和錯誤代碼。

📦 安裝指南

方式一：從源碼編譯

# 克隆倉庫
git clone https://github.com/fledge-mcp/fledge-mcp-server.git
cd fledge-mcp-server

# 編譯並運行
npm install
node index.js

方式二：使用 Docker 鏡像

docker pull fledge/mcp-server
docker run -it --rm fledge/mcp-server

💻 使用示例

運行服務器

默認情況下，服務器監聽 8082 端口。

命令行參數

• -p：指定 API 端口，默認為 8081。
• -H：設置 Fledge 主機地址，默認為 localhost。
• --version：顯示版本信息並退出。
• --help：顯示幫助信息並退出。

連接到 Cursor

基礎用法

// 初始化連接
{
    "jsonrpc": "2.0",
    "method": "initialize",
    "params": {},
    "id": "1"
}

高級用法

// 列出工具
{
    "jsonrpc": "2.0",
    "method": "tools/list",
    "params": {},
    "id": "2"
}

可用工具

基礎用法

// 傳感器數據獲取
async getSensorData(sensorId, limit) => {
    // 獲取傳感器數據的實現
}

高級用法

// 設備狀態查詢
async getDeviceStatus(deviceId) => {
    // 查詢設備狀態的實現
}

測試 API

基礎用法

# 安裝測試依賴
npm install -D npm-run-scripts

高級用法

# 運行測試
npm test

📚 詳細文檔

在 Smithery.ai 上部署

必備條件

• 已安裝 Docker
• 擁有 Smithery.ai 賬戶
• 已安裝 Smithery CLI 工具

部署步驟

# 構建鏡像
docker build -t fledge-mcp .

# 推送到 Smithery
smithery deploy

監控與更新

• 查看即時日誌：smithery logs fledge-mcp
• 更新部署：smithery deploy --update

JSON-RPC 協議支持

初始化方法

{
    "jsonrpc": "2.0",
    "method": "initialize",
    "params": {},
    "id": "1"
}

工具列表方法

{
    "jsonrpc": "2.0",
    "method": "tools/list",
    "params": {},
    "id": "2"
}

錯誤代碼

🔧 技術細節

生產注意事項

• 配置 HTTPS
• 使用反向代理（如 Nginx）
• 實施更強大的身份驗證（JWT、OAuth）
• 添加速率限制
• 設置持久訂閱存儲

如需進一步幫助，請參考 Fledge-MCP 文檔 或加入我們的 開發者社區。