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🚀 Fledge MCP 服务器

Fledge MCP 服务器是一个模型上下文协议（MCP）服务器，它能将 Fledge 功能与 Cursor AI 相连接，让 AI 可以通过自然语言命令与 Fledge 实例进行交互。

🚀 快速开始

若要使用 Fledge MCP 服务器，需满足以下先决条件：

本地安装了 Fledge 或可通过 API 访问（默认：http://localhost:8081）
安装了 Cursor AI
Python 3.8+

📦 安装指南

克隆此仓库：

git clone https://github.com/Krupalp525/fledge-mcp.git
cd fledge-mcp

安装依赖项：

pip install -r requirements.txt

💻 使用示例

基础用法

启动服务器：

python mcp_server.py

访问 http://localhost:8082 在浏览器中查看文档。

高级用法

示例请求

初始化：

{
    "jsonrpc": "2.0",
    "method": "initialize",
    "params": {},
    "id": "1"
}

列出工具：

{
    "jsonrpc": "2.0",
    "method": "tools/list",
    "params": {},
    "id": "2"
}

调用工具：

{
    "jsonrpc": "2.0",
    "method": "tools/call",
    "params": {
        "name": "get_sensor_data",
        "parameters": {
            "sensor_id": "temp1",
            "limit": 10
        }
    },
    "id": "3"
}

JSON - RPC 协议支持

服务器使用 JSON - RPC 2.0 协议实现模型上下文协议（MCP）。

initialize

{
    "jsonrpc": "2.0",
    "method": "initialize",
    "params": {},
    "id": "1"
}

响应：

{
    "jsonrpc": "2.0",
    "result": {
        "serverInfo": {
            "name": "fledge-mcp",
            "version": "1.0.0"
        }
    },
    "id": "1"
}

✨ 主要特性

支持通过 WebSocket 的 JSON - RPC 2.0 协议
提供以下工具：
- 获取传感器数据
- 控制设备
- 获取系统状态
- 获取日志信息
- 设置报警阈值

🔧 技术细节

错误码

服务器遵循标准的 JSON - RPC 2.0 错误码：

-32700: 解析错误
-32600: 无效请求
-32601: 方法未找到
-32602: 参数无效
-32000: 服务器错误

📚 详细文档

生产环境注意事项

使用 HTTPS
部署在反向代理（如 Nginx）之后
实现更强大的身份验证（JWT、OAuth）
添加速率限制
设置持久数据存储用于订阅

在 Smithery.ai 上部署

先决条件
- 安装 Docker
- Smithery.ai 账户
- 安装 Smithery CLI 工具
构建和部署

# 构建 Docker 镜像
docker build -t fledge-mcp .

# 部署到 Smithery.ai
smithery deploy

配置
- WebSocket 传输在 8082 端口
- 可配置的 Fledge API URL
- 工具定义和参数
- 超时设置
环境变量
- FLEDGE_API_URL: 您的 Fledge API 端点
- API_KEY: 您的安全模式 API 密钥
验证

smithery status fledge-mcp

监控
- 通过 Smithery.ai 控制台进行实时日志、性能指标、错误跟踪和资源使用情况的监控。
更新

# 构建新镜像
docker build -t fledge-mcp .
   
# 部署更新
smithery deploy --update

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