Fledge MCP Server

基本能力

产品定位

Fledge MCP Server 是一个模型上下文协议（MCP）服务器，用于将 Fledge 功能连接到 Cursor AI，使 AI 能够通过自然语言命令与 Fledge 实例进行交互。

核心功能

1. 数据访问与管理：获取传感器数据、列出所有传感器、注入测试数据等。
2. 服务控制：获取服务状态、启动/停止服务、更新配置等。
3. 前端代码生成：生成 React 组件、获取前端模板、UI 改进建议等。
4. 实时数据流：订阅传感器数据、获取最新读数等。
5. 调试与验证：验证 API 连接、模拟前端请求等。
6. 文档与模式：获取 API 模式、列出插件等。
7. 高级 AI 辅助功能：生成模拟数据等。

适用场景

1. 开发效率提升：通过 AI 辅助生成前端代码和管理后端服务。
2. 实时数据监控：订阅和获取传感器数据。
3. 测试与验证：生成模拟数据和测试 API 连接。

工具列表

1. get_sensor_data：从 Fledge 获取传感器数据，支持时间范围和数量过滤。
2. list_sensors：列出 Fledge 中所有可用的传感器。
3. ingest_test_data：向 Fledge 注入测试数据，支持批量计数。
4. get_service_status：获取所有 Fledge 服务的状态。
5. start_stop_service：按类型启动或停止 Fledge 服务。
6. update_config：更新 Fledge 配置参数。
7. generate_ui_component：为 Fledge 数据可视化生成 React 组件。
8. fetch_sample_frontend：获取不同框架的前端模板。
9. suggest_ui_improvements：获取 AI 驱动的 UI 代码改进建议。
10. subscribe_to_sensor：设置传感器数据更新的订阅。
11. get_latest_reading：获取特定传感器的最新读数。
12. validate_api_connection：检查 Fledge API 是否可达。
13. simulate_frontend_request：测试不同方法和负载的 API 请求。
14. get_api_schema：获取可用的 Fledge API 端点信息。
15. list_plugins：列出可用的 Fledge 插件。
16. generate_mock_data：生成用于测试的模拟传感器数据。

常见问题解答

1. 如何验证 API 连接？ 使用 validate_api_connection 工具。
2. 如何生成模拟数据？ 使用 generate_mock_data 工具，指定传感器 ID 和数量。
3. 如何启动安全服务器？ 运行 python secure_mcp_server.py，API 密钥将存储在 api_key.txt 中。

使用教程

使用依赖

1. 安装 Fledge（本地或通过 API 访问，默认：http://localhost:8081）。
2. 安装 Cursor AI。
3. 安装 Python 3.8+。

安装教程

1. 克隆仓库：

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

1. 安装依赖：

pip install -r requirements.txt

运行服务器

1. 启动 Fledge：

fledge start

1. 启动 MCP 服务器：

python mcp_server.py

或使用安全模式：

python secure_mcp_server.py

1. 验证运行状态：

curl http://localhost:8082/health

预期返回："Fledge MCP Server is running"。

连接到 Cursor

1. 在 Cursor 中，转到 Settings > MCP Servers。
2. 添加新服务器：
3. URL: http://localhost:8082/tools
4. Tools file: 上传 tools.json 或指向本地路径。
5. 对于安全服务器，配置 "X-API-Key" 头，值为 api_key.txt 中的密钥。
6. 测试：在 Cursor 的 Composer 中输入 "Check if Fledge API is reachable"，AI 应调用 validate_api_connection 工具。

调试方式

1. 测试标准服务器：

python test_mcp.py

1. 测试安全服务器：

python test_secure_mcp.py

1. 验证 API 连接：

curl -X POST -H "Content-Type: application/json" -d '{"name": "validate_api_connection"}' http://localhost:8082/tools

许可证

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