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🚀 Fledge 模型上下文协议 (MCP) 服务器
Fledge-MCP 是一个基于 WebSocket 的 JSON-RPC 2.0 实现,它搭建起了模型与 Fledge 平台之间的桥梁,让模型能够通过标准接口与 Fledge 进行交互。
🚀 快速开始
先决条件
- 已安装 Docker
- 拥有 Smithery.ai 账户
- 已安装 Smithery CLI 工具
✨ 主要特性
- 基于 WebSocket 的 JSON-RPC 2.0 实现,提供标准接口供模型与 Fledge 平台交互。
- 支持多种安装方式,包括从源码编译和使用 Docker 镜像。
- 提供丰富的命令行参数,可灵活配置服务器。
- 支持与 Cursor 连接,提供初始化连接和列出工具的方法。
- 具备多种可用工具,如传感器数据获取和设备状态查询。
- 提供测试 API 的方法,方便开发和调试。
- 给出生产环境的注意事项和在 Smithery.ai 上的部署步骤。
- 支持监控和更新操作。
- 明确支持的 JSON-RPC 协议方法和错误代码。
📦 安装指南
方式一:从源码编译
# 克隆仓库
git clone https://github.com/fledge-mcp/fledge-mcp-server.git
cd fledge-mcp-server
# 编译并运行
npm install
node index.js
方式二:使用 Docker 镜像
docker pull fledge/mcp-server
docker run -it --rm fledge/mcp-server
💻 使用示例
运行服务器
默认情况下,服务器监听 8082 端口。
命令行参数
-p:指定 API 端口,默认为 8081。-H:设置 Fledge 主机地址,默认为 localhost。--version:显示版本信息并退出。--help:显示帮助信息并退出。
连接到 Cursor
基础用法
// 初始化连接
{
"jsonrpc": "2.0",
"method": "initialize",
"params": {},
"id": "1"
}
高级用法
// 列出工具
{
"jsonrpc": "2.0",
"method": "tools/list",
"params": {},
"id": "2"
}
可用工具
基础用法
// 传感器数据获取
async getSensorData(sensorId, limit) => {
// 获取传感器数据的实现
}
高级用法
// 设备状态查询
async getDeviceStatus(deviceId) => {
// 查询设备状态的实现
}
测试 API
基础用法
# 安装测试依赖
npm install -D npm-run-scripts
高级用法
# 运行测试
npm test
📚 详细文档
在 Smithery.ai 上部署
必备条件
- 已安装 Docker
- 拥有 Smithery.ai 账户
- 已安装 Smithery CLI 工具
部署步骤
# 构建镜像
docker build -t fledge-mcp .
# 推送到 Smithery
smithery deploy
监控与更新
- 查看实时日志:
smithery logs fledge-mcp - 更新部署:
smithery deploy --update
JSON-RPC 协议支持
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"
}
错误代码
| 错误代码 | 详情 | | ---- | ---- | | -32700 | 解析错误 | | -32600 | 无效请求 | | -32601 | 方法未找到 | | -32602 | 参数无效 | | -32000 | 服务器错误 |
🔧 技术细节
生产注意事项
- 配置 HTTPS
- 使用反向代理(如 Nginx)
- 实施更强大的身份验证(JWT、OAuth)
- 添加速率限制
- 设置持久订阅存储
如需进一步帮助,请参考 Fledge-MCP 文档 或加入我们的 开发者社区。
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