Starwind UI MCP 服务器

“Starwind UI” MCP 服务器有什么作用？

Starwind UI MCP（模型上下文协议）服务器是一个基于 TypeScript 的本地服务器，旨在通过集成 Starwind UI 专属开发工具扩展 AI 助手的能力。它可与 Cursor、Windsurf、Claude 等外部 AI 客户端连接，实现项目初始化、包管理和 Starwind UI 组件文档的实时访问等自动化操作。该服务器采用模块化工具架构，标准化常见任务，简化开发流程，大幅提升使用 Starwind UI 的开发者效率。其包管理器检测、LLM 数据获取等功能，使 AI 助手能在 UI 开发过程中提供更具上下文的高效支持。

指令模板列表

在所提供的仓库或 README 中未记录任何指令模板。

资源列表

仓库或文档中未明确列出或描述任何资源。

工具列表

• init_project
  初始化新的 Starwind UI 项目。
• install_component
  生成 Starwind UI 组件安装命令。
• update_component
  生成 Starwind UI 组件升级命令。
• get_documentation
  返回 Starwind UI 组件及指南的文档链接。
• fetch_llm_data
  从 starwind.dev 获取 LLM 数据，支持速率限制与缓存。
• get_package_manager
  检测并返回当前包管理器信息。

典型使用场景

• Starwind UI 项目搭建
  自动化初始化新项目，节省开发者时间并确保配置规范。
• 组件安装与管理
  通过生成命令简化组件安装或升级流程，减少人工失误。
• 文档检索
  即时访问相关组件文档与使用指南，加快入门和故障排查。
• 包管理器检测
  自动检测所用包管理器（npm、yarn、pnpm），确保命令兼容开发环境。
• LLM 数据获取
  从 starwind.dev 获取最新组件或 API 数据，助力 LLM 工作流，保持上下文与支持的实时性。

如何搭建

Windsurf

1. 安装 Node.js 和 pnpm（如未安装）。
2. 克隆并构建服务器：
   • git clone https://github.com/starwind-ui/starwind-ui-mcp.git
   • cd starwind-ui-mcp
   • pnpm install && pnpm build
3. 编辑 Windsurf 配置（通常在 settings.json）：

{
  "mcpServers": {
    "starwind ui": {
      "command": "node",
      "args": ["c:\\path\\to\\folder\\starwind-ui-mcp\\dist\\server.js"],
      "env": {}
    }
  }
}

4. 保存更改并重启 Windsurf。
5. 在 Windsurf 的 MCP 面板确认服务器已被识别。

API 密钥安全示例

{
  "mcpServers": {
    "starwind ui": {
      "command": "node",
      "args": ["c:\\path\\to\\folder\\starwind-ui-mcp\\dist\\server.js"],
      "env": {
        "API_KEY": "${env:STARWIND_API_KEY}"
      }
    }
  }
}

Claude

1. 安装 Smithery CLI（可选）：
   • npx -y @smithery/cli install @Boston343/starwind-ui-mcp --client claude
2. 按上文步骤搭建并启动服务器。
3. 配置 Claude 连接到本地 MCP 服务器。
4. 重启 Claude 并确认 MCP 服务器可用。

JSON 配置示例

{
  "mcpServers": {
    "starwind ui": {
      "command": "node",
      "args": ["<path-to>/starwind-ui-mcp/dist/server.js"],
      "env": {}
    }
  }
}

Cursor

1. 按照 Windsurf 步骤进行构建和设置。
2. 编辑 Cursor 的 MCP 配置文件：

{
  "mcpServers": {
    "starwind ui": {
      "command": "node",
      "args": ["<path-to>/starwind-ui-mcp/dist/server.js"],
      "env": {}
    }
  }
}

3. 保存、重启 Cursor 并确认 MCP 服务器运行正常。

Cline

1. 先按上述方法安装依赖。
2. 构建 MCP 服务器。
3. 更新 Cline 配置指向本地 MCP 服务器：

{
  "mcpServers": {
    "starwind ui": {
      "command": "node",
      "args": ["<path-to>/starwind-ui-mcp/dist/server.js"],
      "env": {}
    }
  }
}

4. 重启 Cline 并确认服务器已连接。

注意：
在保护 API 密钥或其他敏感信息时，请始终使用环境变量。例如：

{
  "env": {
    "API_KEY": "${env:STARWIND_API_KEY}"
  },
  "inputs": {
    "apiKey": "${env:STARWIND_API_KEY}"
  }
}

如何在流程中使用 MCP

在 FlowHunt 中使用 MCP

要将 MCP 服务器集成到 FlowHunt 工作流，首先在流程中添加 MCP 组件，并将其与您的 AI Agent 连接：

点击 MCP 组件打开配置面板。在系统 MCP 配置区，按如下 JSON 格式填写您的 MCP 服务器信息：

{
  "starwind-ui": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

配置完成后，AI Agent 即可作为工具调用 MCP 的全部功能。请将 “starwind-ui” 替换为实际 MCP 服务器名称，并将 URL 替换为您的 MCP 服务器地址。

概览

我们的看法

Starwind UI MCP 服务器专为 Starwind UI 工作流设计，工具集实用，易于与主流 AI IDE 集成。缺点是缺乏指令模板和资源原语的详细文档，也未涉及采样或根支持。搭建与工具使用说明清晰。
评分：6/10 — 适合 Starwind UI 开发者，但高级 MCP 功能有限。

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