JinDaGe - mcp MCP Details

article

README

🚀 Webvizio项目介绍

Webvizio Webvizio 简化了终端用户、非技术团队和开发人员之间的沟通。

我们易于使用的浏览器扩展程序允许你直接在网页上捕获视觉反馈和错误报告。然后，它会自动收集所有相关数据，并将其转化为可操作的、富含上下文的开发任务，供你的AI编码代理使用。

从非技术产品反馈到无错误代码，只需数秒，而非数天。点击此处了解更多面向开发者的Webvizio信息。

✨ 主要特性

Webvizio MCP服务器

这是一个基于TypeScript的模型上下文协议（MCP）服务器，它为Webvizio API提供安全且结构化的访问。该服务器使MCP客户端能够通过标准化接口与Webvizio项目和开发任务进行无缝交互。

Webvizio MCP服务器可自动将网站和Web应用程序的反馈与错误报告转化为可操作的、富含上下文的开发任务。这些任务会直接发送到你的AI编码工具中，确保你的AI代理拥有解决任务所需的所有数据，从而快速准确地完成任务。

📦 安装指南

确保你的设备上安装了Node.js 18（或更高版本）。

将MCP服务器配置代码复制到你的AI客户端配置文件的 mcpServers 部分。

"webvizio": {
   "command": "npx",
   "args": [
      "-y",
      "@webvizio/mcp-server"
   ],
   "env": {
      "WEBVIZIO_API_KEY": "<your-api-key>"
   }
}

在AI设置页面 https://app.webvizio.com/profile/ai 上生成并复制MCP服务器的API密钥。
将API密钥插入 WEBVIZIO_API_KEY 环境变量中。
保存更改。
完成。你的MCP服务器已配置完毕，可以开始工作。

💻 使用示例

基础用法

打开你的集成开发环境（IDE）的聊天功能（例如，Cursor中的代理模式或Windsurf中的Cascade）。
粘贴Webvizio任务的链接。或者，你也可以要求AI代理显示你的所有任务。
指示AI代理执行选定的任务。
AI代理可能会请求使用工具来收集有关任务的更多信息（例如，屏幕截图、控制台日志等）。批准这些请求，以便代理继续执行任务。
检查代理的工作，确保任务已正确完成。
当任务完成后，要求AI代理关闭任务。

📚 详细文档

📋 可用工具

| 工具 | 方法 | 描述 | |------|--------|-------------| | get_projects | GET | 获取所有可用的Webvizio项目 | | get_current_project | GET | 获取当前选定项目的详细信息 | | set_project | POST | 设置当前的Webvizio项目以处理项目任务 | | get_tasks | GET | 获取分配给用户的未完成任务列表 | | get_task_description | GET | 获取任务描述 | | get_task_prompt | GET | 获取执行任务的AI提示 | | get_task_console_logs | GET | 获取任务的控制台日志 | | get_task_network_logs | GET | 获取任务的网络日志 | | get_task_action_logs | GET | 获取任务的操作日志（重现步骤） | | get_task_screenshot | GET | 获取任务的屏幕截图 | | close_task | POST | 将Webvizio中的任务状态设置为“已完成” |

mcp