EdgeOne Pages MCP Server

Was macht der “EdgeOne Pages” MCP Server?

Der EdgeOne Pages MCP Server ist ein Model Context Protocol (MCP) Dienst zur Bereitstellung von HTML-Inhalten, ganzen Ordnern oder Zip-Dateien auf EdgeOne Pages, wobei sofort eine öffentlich zugängliche URL erstellt wird. Durch die Anbindung von KI-Assistenten und Entwicklungstools an die Deployment-Workflows von EdgeOne ermöglicht dieser MCP Server das automatisierte Veröffentlichen von Web-Assets und Frontend-Projekten direkt aus LLM-gesteuerten oder agentischen Workflows. Entwickler können diesen Dienst nutzen, um die Bereitstellung statischer Websites zu vereinfachen, CI/CD für Webinhalte zu automatisieren und KI-Tools das Management von Webhosting und Content-Publishing zu ermöglichen. Die Integration mit der EdgeOne Pages Plattform macht ihn besonders geeignet für schnelles Prototyping, Dokumentations-Hosting und das reibungslose, programmatische Teilen von Projektergebnissen.

Liste der Prompt-Vorlagen

In der verfügbaren Dokumentation oder im Repository sind keine Prompt-Vorlagen erwähnt.

Liste der Ressourcen

In der verfügbaren Dokumentation oder im Repository sind keine expliziten MCP-Ressourcendefinitionen detailliert aufgeführt.

Liste der Tools

In den bereitgestellten Dateien oder der Dokumentation werden keine expliziten Tool-Definitionen gefunden. Die Funktionalität des Dienstes konzentriert sich jedoch auf die Bereitstellung von HTML, Ordnern oder Zip-Dateien auf EdgeOne Pages.

Anwendungsfälle dieses MCP Servers

• Automatisierte Web-Content-Bereitstellung: HTML-Dateien oder Ordner programmatisch als Websites veröffentlichen und so den Prozess für Entwickleragenten und KI-Assistenten optimieren.
• CI/CD für statische Websites: Integration in Automatisierungspipelines, um Dokumentationen, Demos oder Marketingseiten bei jedem Code-Update bereitzustellen.
• Sofort teilbare Projektvorschauen: KI-Agenten können Vorschau-URLs für Webprojekte generieren und so schnelle Iterationen und Feedback ermöglichen.
• KI-gesteuertes Dokumentations-Hosting: LLMs können technische Dokumentationen oder Berichte für Teams oder die Öffentlichkeit pflegen, aktualisieren und veröffentlichen.
• Bildung & Prototyping: Unterstützt Lehrkräfte und Studierende dabei, Projektergebnisse oder Prototypen sofort über KI-gesteuerte Workflows zu veröffentlichen.

Einrichtung

Windsurf

1. Voraussetzung: Stellen Sie sicher, dass Node.js 18 oder höher installiert ist.
2. Konfiguration öffnen: Suchen Sie die Windsurf-Konfigurationsdatei.
3. EdgeOne Pages MCP Server hinzufügen:

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

4. Fügen Sie Ihren EdgeOne Pages API-Token im Feld EDGEONE_PAGES_API_TOKEN ein.
5. Speichern und starten Sie Windsurf neu und überprüfen Sie die Konfiguration.

Claude

1. Voraussetzung: Installieren Sie Node.js 18 oder höher.
2. Suchen Sie die Claude-Konfigurationsdatei (meist im Projektstammverzeichnis).
3. EdgeOne Pages MCP Server-Block hinzufügen:

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

4. Fügen Sie Ihren API-Key wie oben ein.
5. Speichern und starten Sie Claude neu, und bestätigen Sie die Serverregistrierung.

Cursor

1. Stellen Sie sicher, dass Node.js 18+ installiert ist.
2. Öffnen Sie die Cursor MCP-Konfigurationsdatei.
3. EdgeOne Pages MCP Server konfigurieren:

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

4. Fügen Sie Ihren API-Token zu env hinzu.
5. Speichern und starten Sie Cursor neu.

Cline

1. Überprüfen Sie die Installation von Node.js 18+.
2. Suchen Sie die Konfigurationsdatei für Cline.
3. EdgeOne Pages MCP Server wie folgt hinzufügen:

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

4. Fügen Sie Ihren API-Token ein.
5. Speichern/neustarten Sie Cline und prüfen Sie die Einrichtung.

API-Keys absichern

Es wird empfohlen, Umgebungsvariablen für API-Keys zu verwenden. Beispielkonfiguration:

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

Nutzung dieses MCP in Flows

Verwendung von MCP in FlowHunt

Um MCP-Server in Ihren FlowHunt-Workflow zu integrieren, fügen Sie zunächst die MCP-Komponente zu Ihrem Flow hinzu und verbinden Sie sie mit Ihrem KI-Agenten:

Klicken Sie auf die MCP-Komponente, um das Konfigurationspanel zu öffnen. Im Abschnitt “System MCP-Konfiguration” tragen Sie Ihre MCP-Serverdetails in folgendem JSON-Format ein:

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

Nach der Konfiguration kann der KI-Agent diesen MCP als Tool mit Zugriff auf alle Funktionen und Fähigkeiten nutzen. Denken Sie daran, "edgeone-pages-mcp" durch den tatsächlichen Namen Ihres MCP-Servers zu ersetzen und die URL mit Ihrer eigenen MCP-Server-URL anzugeben.

Übersicht

Zwischen diesen Tabellen:
Dieser MCP Server ist fokussiert und einfach für seinen Bereitstellungszweck einzurichten, bietet aber wenig Tiefe bei Tools, Prompts und Ressourcen-Dokumentation. Für Teams, die statisches Webhosting per MCP benötigen, liefert er ab, aber er ist kein umfassendes agentisches Toolkit. Basierend auf dem oben Genannten würde ich ihn mit 5/10 für allgemeine MCP-Fähigkeiten bewerten.

MCP Bewertung