“EdgeOne Pages” MCP 服务器能做什么？

EdgeOne Pages MCP 服务器是一项模型上下文协议（MCP）服务，旨在将 HTML 内容、整个文件夹或 zip 文件部署到 EdgeOne Pages，并即时生成公开可访问的链接。通过将 AI 助手和开发工具连接到 EdgeOne 的部署工作流，这个 MCP 服务器可自动发布网页资源和前端项目，支持 LLM 驱动或 agentic 工作流的直接操作。开发者可借助该服务优化静态站点部署，自动化网页内容的 CI/CD，并赋能 AI 工具管理网站托管与内容发布。与 EdgeOne Pages 平台的集成，使其尤其适用于快速原型、文档托管及项目成果便捷、可编程式分享。

指令模板列表

在现有文档或仓库中未发现指令模板。

资源列表

在现有文档或仓库中未详细列出 MCP 资源定义。

工具列表

在所提供文件或文档中未发现明确的工具定义，但本服务功能聚焦于将 HTML、文件夹或 zip 文件部署到 EdgeOne Pages。

该 MCP 服务器的应用场景

• 自动化网页内容部署： 以编程方式将 HTML 文件或文件夹发布为网站，简化开发者 agent 和 AI 助手的流程。
• 静态站点的 CI/CD： 集成到自动化流水线，每次代码更新都能推送文档、演示或营销页面。
• 即时项目预览分享： 支持 AI agent 生成网页项目预览链接，加快迭代和反馈。
• AI 驱动的文档托管： 允许 LLM 维护、更新并为团队或公众发布技术文档或报告。
• 教育与原型开发： 帮助教师和学生通过 AI 驱动工作流即时发布项目作品或原型。

配置方法

Windsurf

1. 前置条件： 确保已安装 Node.js 18 或更高版本。
2. 打开配置文件： 找到 Windsurf 配置文件。
3. 添加 EdgeOne Pages MCP 服务器：

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

4. 在 EDGEONE_PAGES_API_TOKEN 字段中填写您的 EdgeOne Pages API token。
5. 保存并重启 Windsurf，验证配置。

Claude

1. 前置条件： 安装 Node.js 18 或更高版本。
2. 找到 Claude 的配置文件（通常在项目根目录）。
3. 添加 EdgeOne Pages MCP 服务器配置块：

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

4. 如上插入您的 API key。
5. 保存并重启 Claude，确认服务器注册。

Cursor

1. 确保已安装 Node.js 18+。
2. 打开 Cursor 的 MCP 配置文件。
3. 配置 EdgeOne Pages MCP 服务器：

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

4. 将您的 API token 填入 env。
5. 保存并重启 Cursor。

Cline

1. 检查已安装 Node.js 18+。
2. 找到 Cline 的配置文件。
3. 按如下方式添加 EdgeOne Pages MCP 服务器：

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

4. 填写您的 API token。
5. 保存/重启 Cline 并验证设置。

API 密钥安全建议

建议使用环境变量存储 API 密钥。示例配置：

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

如何在流程中使用该 MCP

FlowHunt 中的 MCP 使用

要将 MCP 服务器集成到 FlowHunt 工作流，首先在流程中添加 MCP 组件，并将其连接到您的 AI agent：

点击 MCP 组件打开配置面板。在系统 MCP 配置部分，使用如下 JSON 格式填入您的 MCP 服务器信息：

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

配置完成后，AI agent 即可作为工具访问该 MCP 的全部功能。请记得将 "edgeone-pages-mcp" 替换为您的 MCP 服务器实际名称，并将 URL 换成您自己的 MCP 服务器地址。

概览

表格之间补充说明：
该 MCP 服务器聚焦且易于部署用例设置，但缺乏工具、指令和资源文档的丰富性。对于需要通过 MCP 托管静态站点的团队来说已足够，但并非全面的 agentic 工具包。综上，我会给它的一般 MCP 能力打 5/10。

MCP 评分