EdgeOne Pages MCP Server

Hvad gør “EdgeOne Pages” MCP Server?

EdgeOne Pages MCP Server er en Model Context Protocol (MCP)-tjeneste designet til at udrulle HTML-indhold, hele mapper eller zip-filer til EdgeOne Pages og straks generere en offentligt tilgængelig URL. Ved at forbinde AI-assistenter og udviklingsværktøjer til EdgeOnes udrulningsarbejdsgange, muliggør denne MCP-server automatiseret publicering af webassets og frontendprojekter direkte fra LLM-drevne eller agentiske arbejdsgange. Udviklere kan bruge denne tjeneste til at strømline statisk hjemmesideudrulning, automatisere CI/CD for webindhold og give AI-værktøjer mulighed for at håndtere webhosting og indholdspublicering. Integration med EdgeOne Pages-platformen gør den særligt velegnet til hurtig prototyping, dokumentationshosting og deling af projektresultater på en friktionsfri, programmatisk måde.

Liste over Prompts

Ingen prompt-skabeloner er nævnt i den tilgængelige dokumentation eller repository.

Liste over Ressourcer

Ingen eksplicitte MCP-ressourcedefinitioner er beskrevet i den tilgængelige dokumentation eller repository.

Liste over Værktøjer

Ingen eksplicitte værktøjsdefinitioner findes i de leverede filer eller dokumentation. Dog centrerer tjenestens funktionalitet sig om udrulning af HTML, mapper eller zip-filer til EdgeOne Pages.

Anvendelsestilfælde for denne MCP Server

• Automatiseret webindholdsudrulning: Publicér HTML-filer eller mapper som hjemmesider programmatisk, og strømlin processen for udvikleragenter og AI-assistenter.
• CI/CD for statiske sider: Integrér med automatiseringspipelines for at udrulle dokumentation, demoer eller marketingsider ved hver kodeopdatering.
• Øjeblikkelige delbare projektpreviews: Giv AI-agenter mulighed for at generere preview-URL’er til webprojekter og lette hurtig iteration og feedback.
• AI-drevet dokumentationshosting: Lad LLM’er vedligeholde, opdatere og publicere teknisk dokumentation eller rapporter for teams eller offentligheden.
• Uddannelse & prototyping: Støt undervisere og studerende i øjeblikkeligt at publicere projektarbejde eller prototyper via AI-drevne arbejdsgange.

Sådan opsættes det

Windsurf

1. Forudsætning: Sørg for at Node.js 18 eller nyere er installeret.
2. Åbn konfiguration: Find Windsurf konfigurationsfilen.
3. Tilføj EdgeOne Pages MCP Server:

   {
     "mcpServers": {
       "edgeone-pages-mcp-server": {
         "command": "npx",
         "args": ["edgeone-pages-mcp"],
         "env": {
           "EDGEONE_PAGES_API_TOKEN": ""
         }
       }
     }
   }
   

4. Indsæt din EdgeOne Pages API-token i feltet EDGEONE_PAGES_API_TOKEN.
5. Gem og genstart Windsurf, og verificér derefter konfigurationen.

Claude

1. Forudsætning: Installer Node.js 18 eller nyere.
2. Find Claude’s konfigurationsfil (ofte i projektets rodmappe).
3. Tilføj EdgeOne Pages MCP Server-blokken:

   {
     "mcpServers": {
       "edgeone-pages-mcp-server": {
         "command": "npx",
         "args": ["edgeone-pages-mcp"],
         "env": {
           "EDGEONE_PAGES_API_TOKEN": ""
         }
       }
     }
   }
   

4. Indsæt din API-nøgle som ovenfor.
5. Gem og genstart Claude, og bekræft serverregistrering.

Cursor

1. Sørg for at Node.js 18+ er installeret.
2. Åbn Cursor’s MCP konfigurationsfil.
3. Konfigurér EdgeOne Pages MCP Server:

   {
     "mcpServers": {
       "edgeone-pages-mcp-server": {
         "command": "npx",
         "args": ["edgeone-pages-mcp"],
         "env": {
           "EDGEONE_PAGES_API_TOKEN": ""
         }
       }
     }
   }
   

4. Tilføj din API-token til env.
5. Gem og genstart Cursor.

Cline

1. Tjek at Node.js 18+ er installeret.
2. Find konfigurationsfilen for Cline.
3. Tilføj EdgeOne Pages MCP Server således:

   {
     "mcpServers": {
       "edgeone-pages-mcp-server": {
         "command": "npx",
         "args": ["edgeone-pages-mcp"],
         "env": {
           "EDGEONE_PAGES_API_TOKEN": ""
         }
       }
     }
   }
   

4. Indsæt din API-token.
5. Gem/genstart Cline og verificér opsætning.

Sikring af API-nøgler

Det anbefales at bruge miljøvariabler til API-nøgler. Eksempel på konfiguration:

{
  "mcpServers": {
    "edgeone-pages-mcp-server": {
      "command": "npx",
      "args": ["edgeone-pages-mcp"],
      "env": {
        "EDGEONE_PAGES_API_TOKEN": "your_api_token_here"
      }
    }
  }
}

Sådan bruges denne MCP i flows

Brug af MCP i FlowHunt

For at integrere MCP-servere i dit FlowHunt workflow skal du starte med at tilføje MCP-komponenten til dit flow og forbinde den til din AI-agent:

Klik på MCP-komponenten for at åbne konfigurationspanelet. I systemets MCP-konfigurationssektion indsætter du dine MCP-serverdetaljer i dette JSON-format:

{
  "edgeone-pages-mcp": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Når det er konfigureret, kan AI-agenten nu bruge denne MCP som et værktøj med adgang til alle dens funktioner og kapabiliteter. Husk at ændre "edgeone-pages-mcp" til det faktiske navn på din MCP-server og erstatte URL’en med din egen MCP-server-URL.

Oversigt

Mellem disse tabeller:
Denne MCP-server er fokuseret og let at sætte op til sit udrulningsformål, men mangler dybde i værktøjer, prompts og ressourcedokumentation. For teams, der har brug for statisk sidehosting via MCP, leverer den, men den er ikke et komplet agentisk værktøjssæt. Baseret på ovenstående vil jeg vurdere den til 5/10 for generelle MCP-kapabiliteter.

MCP-score