EdgeOne Pages MCP Server

Cosa fa il server “EdgeOne Pages” MCP?

EdgeOne Pages MCP Server è un servizio Model Context Protocol (MCP) progettato per distribuire contenuti HTML, intere cartelle o file zip su EdgeOne Pages, generando istantaneamente un URL pubblico accessibile. Collegando assistenti AI e strumenti di sviluppo ai workflow di deployment di EdgeOne, questo server MCP consente la pubblicazione automatizzata di asset web e progetti front-end direttamente da flussi guidati da LLM o agenti. Gli sviluppatori possono usare questo servizio per semplificare il deployment di siti statici, automatizzare la CI/CD per contenuti web e abilitare strumenti AI alla gestione dell’hosting e della pubblicazione dei contenuti online. L’integrazione con la piattaforma EdgeOne Pages lo rende particolarmente adatto a prototipazione rapida, hosting di documentazione e condivisione di risultati di progetto in modo semplice e programmatico.

Elenco dei Prompt

Nessun template di prompt viene menzionato nella documentazione o nel repository disponibile.

Elenco delle Risorse

Nessuna definizione esplicita di risorsa MCP è dettagliata nella documentazione o nel repository disponibili.

Elenco degli Strumenti

Nessuna definizione esplicita di strumenti si trova nei file o nella documentazione fornita. Tuttavia, la funzionalità del servizio si concentra sul deployment di HTML, cartelle o file zip su EdgeOne Pages.

Casi d’Uso di questo MCP Server

• Deployment automatico di contenuti web: Pubblica file o cartelle HTML come siti web in modo programmato, semplificando il processo per agenti sviluppatori e assistenti AI.
• CI/CD per siti statici: Integra nelle pipeline di automazione per inviare documentazione, demo o pagine marketing ad ogni aggiornamento di codice.
• Anteprime di progetto condivisibili istantaneamente: Permetti agli agenti AI di generare URL di anteprima per progetti web, facilitando iterazioni e feedback rapidi.
• Hosting documentazione AI-driven: Consenti agli LLM di mantenere, aggiornare e pubblicare documentazione tecnica o report per team o pubblico.
• Didattica & prototipazione: Supporta docenti e studenti nella pubblicazione istantanea di lavori o prototipi tramite workflow AI-driven.

Come configurarlo

Windsurf

1. Prerequisito: Assicurati che Node.js 18 o superiore sia installato.
2. Apri la configurazione: Trova il file di configurazione di Windsurf.
3. Aggiungi EdgeOne Pages MCP Server:

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

4. Inserisci il tuo token API EdgeOne Pages nel campo EDGEONE_PAGES_API_TOKEN.
5. Salva e riavvia Windsurf, quindi verifica la configurazione.

Claude

1. Prerequisito: Installa Node.js 18 o superiore.
2. Trova il file di configurazione di Claude (solitamente nella root del progetto).
3. Aggiungi il blocco EdgeOne Pages MCP Server:

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

4. Inserisci la tua chiave API come sopra.
5. Salva e riavvia Claude, conferma la registrazione del server.

Cursor

1. Assicurati che Node.js 18+ sia installato.
2. Apri il file di configurazione MCP di Cursor.
3. Configura EdgeOne Pages MCP Server:

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

4. Aggiungi il tuo token API in env.
5. Salva e riavvia Cursor.

Cline

1. Controlla l’installazione di Node.js 18+.
2. Trova il file di configurazione per Cline.
3. Aggiungi EdgeOne Pages MCP Server come segue:

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

4. Inserisci il tuo token API.
5. Salva/riavvia Cline e verifica la configurazione.

Protezione delle API Key

Si raccomanda di usare variabili d’ambiente per le API key. Esempio di configurazione:

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

Come usare questo MCP all’interno dei flussi

Utilizzo di MCP in FlowHunt

Per integrare server MCP nel tuo workflow FlowHunt, inizia aggiungendo il componente MCP al tuo flusso e collegandolo al tuo agente AI:

Clicca sul componente MCP per aprire il pannello di configurazione. Nella sezione di configurazione MCP di sistema, inserisci i dettagli del tuo server MCP usando questo formato JSON:

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

Una volta configurato, l’agente AI può utilizzare questo MCP come strumento con accesso a tutte le sue funzioni e capacità. Ricorda di cambiare "edgeone-pages-mcp" con il vero nome del tuo server MCP e sostituire l’URL con quello del tuo server MCP.

Panoramica

Tra queste tabelle:
Questo MCP server è mirato e facile da configurare per il suo caso d’uso di deployment, ma manca di profondità nella documentazione su strumenti, prompt e risorse. Per team che necessitano di hosting statico tramite MCP, è efficace, ma non è un toolkit agentico completo. In base a quanto sopra, lo valuterei 5/10 per capacità MCP generiche.

MCP Score