Fledge MCP

🚀 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

🔧 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。