EdgeOne Pages MCP

Uma implementação de servidor e cliente MCP para EdgeOne Pages Functions, com suporte a requisições no formato OpenAI.

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Documentação

EdgeOne Pages: Implementação de Cliente e Servidor MCP com Functions

Visão Geral do Projeto

Este projeto demonstra um aplicativo de chat inteligente construído com a tecnologia EdgeOne Pages Functions. Ele interage com funções de backend por meio de uma interface web, implementando um fluxo completo do Model Context Protocol (MCP).

A arquitetura do sistema consiste nos seguintes componentes principais:

  • MCP Streamable HTTP Server (functions/mcp-server/index.ts)
  • MCP Client (functions/mcp-client/index.ts)
  • Backend API (functions/v1/chat/completions/index.ts) como o MCP HOST, responsável por coordenar todo o fluxo MCP

Por meio dessa arquitetura, os usuários podem acessar poderosos recursos de ferramentas MCP no navegador, permitindo interações inteligentes como "gerar páginas web online com um único prompt."

Principais Recursos

  • Interface de Chat Interativa: Interface web moderna e responsiva construída com Next.js e React
  • Funções de Borda de Alto Desempenho: Lógica de negócios crítica implantada em EdgeOne Pages Functions altamente escaláveis
  • Implementação MCP Completa: Implementação do Model Context Protocol baseada nas especificações mais recentes, fornecendo poderosos recursos de gerenciamento de contexto e roteamento de solicitações
  • Compatível com o Formato OpenAI: A API de backend suporta totalmente o tratamento de solicitações e respostas no formato OpenAI

Servidor MCP Streamable HTTP

Configure serviços MCP remotos em aplicativos que suportam Streamable HTTP MCP Server.

{
  "mcpServers": {
    "edgeone-pages-mcp-server": {
      "url": "https://mcp-on-edge.edgeone.site/mcp-server"
    }
  }
}

Implantação

Deploy with EdgeOne Pages

Mais Modelos: EdgeOne Pages

Desenvolvimento Local

Configuração do Ambiente

Primeiro, instale as dependências e inicie o servidor de desenvolvimento:

# Install dependencies
npm install
# Or use other package managers
# yarn install / pnpm install / bun install

# Start development server
npm run dev
# Or use other package managers
# yarn dev / pnpm dev / bun dev

Configure as variáveis de ambiente: Copie o arquivo .env.example e renomeie-o para .env, depois preencha as informações de configuração da interface do seu serviço de IA.

Após iniciar, visite http://localhost:3000 no seu navegador para visualizar o aplicativo.

Estrutura do Projeto

  • Interface Frontend: app/page.tsx contém a lógica principal da página e os componentes de UI
  • Funções de Backend: Todas as funções de borda estão no diretório functions
    • Chat API: functions/v1/chat/completions
    • MCP Server: functions/mcp-server
    • MCP Client: functions/mcp-client

Documentação Técnica

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