Serveur MCP EdgeOne Pages

Que fait le serveur MCP “EdgeOne Pages” ?

Le serveur MCP EdgeOne Pages est un service Model Context Protocol (MCP) conçu pour déployer du contenu HTML, des dossiers entiers ou des fichiers zip sur EdgeOne Pages, en générant instantanément une URL accessible publiquement. En connectant les assistants IA et les outils de développement aux workflows de déploiement EdgeOne, ce serveur MCP permet la publication automatisée d’assets web et de projets front-end directement depuis des workflows pilotés par LLM ou agents. Les développeurs peuvent utiliser ce service pour simplifier le déploiement de sites statiques, automatiser le CI/CD pour le contenu web, et permettre aux outils IA de gérer l’hébergement et la publication de contenu. L’intégration à la plateforme EdgeOne Pages le rend particulièrement adapté au prototypage rapide, à l’hébergement documentaire et au partage des résultats de projet de manière fluide et programmatique.

Liste des prompts

Aucun modèle de prompt n’est mentionné dans la documentation ou le dépôt disponibles.

Liste des ressources

Aucune définition explicite de ressource MCP n’est détaillée dans la documentation ou le dépôt.

Liste des outils

Aucune définition explicite d’outil n’est trouvée dans les fichiers ou la documentation fournis. Cependant, la fonctionnalité du service est centrée sur le déploiement de fichiers HTML, de dossiers ou de fichiers zip sur EdgeOne Pages.

Cas d’utilisation de ce serveur MCP

• Déploiement automatisé de contenu web : Publiez de manière programmatique des fichiers HTML ou des dossiers comme sites web, en simplifiant le processus pour les agents développeurs et assistants IA.
• CI/CD pour sites statiques : Intégrez aux pipelines d’automatisation pour pousser documentation, démonstrations ou pages marketing à chaque mise à jour de code.
• Aperçus de projet instantanés et partageables : Permettez aux agents IA de générer des URL d’aperçu pour les projets web, facilitant l’itération et la collecte de retours rapides.
• Hébergement documentaire piloté par IA : Autorisez les LLM à maintenir, mettre à jour et publier de la documentation technique ou des rapports pour les équipes ou le public.
• Éducation & prototypage : Soutenez enseignants et étudiants pour publier instantanément leurs travaux ou prototypes via des workflows pilotés par l’IA.

Comment le configurer

Windsurf

1. Prérequis : Assurez-vous que Node.js 18 ou supérieur est installé.
2. Ouvrir la configuration : Localisez le fichier de configuration de Windsurf.
3. Ajouter le serveur MCP EdgeOne Pages :

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

4. Insérez votre jeton API EdgeOne Pages dans le champ EDGEONE_PAGES_API_TOKEN.
5. Enregistrez et redémarrez Windsurf, puis vérifiez la configuration.

Claude

1. Prérequis : Installez Node.js 18 ou supérieur.
2. Localisez le fichier de configuration de Claude (généralement à la racine du projet).
3. Ajoutez le bloc serveur MCP EdgeOne Pages :

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

4. Insérez votre clé API comme ci-dessus.
5. Enregistrez et redémarrez Claude, puis confirmez l’enregistrement du serveur.

Cursor

1. Assurez-vous que Node.js 18+ est installé.
2. Ouvrez le fichier de configuration MCP de Cursor.
3. Configurez le serveur MCP EdgeOne Pages :

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

4. Ajoutez votre jeton API dans env.
5. Enregistrez et redémarrez Cursor.

Cline

1. Vérifiez l’installation de Node.js 18+.
2. Trouvez le fichier de configuration pour Cline.
3. Ajoutez le serveur MCP EdgeOne Pages comme suit :

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

4. Insérez votre jeton API.
5. Enregistrez/redémarrez Cline et vérifiez la configuration.

Sécurisation des clés API

Il est recommandé d’utiliser des variables d’environnement pour les clés API. Exemple de configuration :

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

Comment utiliser ce MCP dans les flows

Utilisation du MCP dans FlowHunt

Pour intégrer des serveurs MCP à votre workflow FlowHunt, commencez par ajouter le composant MCP à votre flow et reliez-le à votre agent IA :

Cliquez sur le composant MCP pour ouvrir le panneau de configuration. Dans la section configuration MCP système, insérez les détails de votre serveur MCP en utilisant ce format JSON :

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

Une fois configuré, l’agent IA pourra utiliser ce MCP comme outil avec accès à toutes ses fonctions et capacités. Pensez à remplacer "edgeone-pages-mcp" par le nom réel de votre serveur MCP et à indiquer l’URL de votre propre serveur MCP.

Aperçu

Entre ces tableaux :
Ce serveur MCP est spécialisé et facile à mettre en place pour le cas d’usage du déploiement, mais il manque de profondeur en outils, prompts et documentation de ressources. Pour les équipes ayant besoin d’hébergement statique via MCP, il répond au besoin, mais ce n’est pas une boîte à outils agentique exhaustive. Sur cette base, je lui attribue une note de 5/10 pour les capacités MCP générales.

Score MCP