MCP服务端

简介

一种MCP服务器，它使人工智能平台能够与YepCode的基础设施交互，允许大型语言模型生成的脚本在YepCode上运行，并将YepCode流程转化为人工智能助手可直接使用的强大工具。

简介

一种MCP服务器，它使人工智能平台能够与YepCode的基础设施交互，允许大型语言模型生成的脚本在YepCode上运行，并将YepCode流程转化为人工智能助手可直接使用的强大工具。

什么是 YepCode MCP 服务器？

一个 MCP（模型上下文协议）服务器，使 AI 平台能够与 YepCode 的基础设施进行交互。运行 LLM 生成的脚本，并将您的 YepCode 流程转变为强大的工具，供 AI 助手直接使用。

为什么选择 YepCode MCP 服务器？

• 无缝 AI 集成：无需配置即可将 YepCode 流程转换为 AI 就绪工具
• 实时流程控制：实现 AI 系统与工作流之间的直接交互
• 企业级安全：在 YepCode 提供的隔离且生产就绪的环境中执行代码
• 通用兼容性：与支持 Model Context Protocol 的任何 AI 平台集成

集成指南

YepCode MCP 服务器可以通过远程方法（我们提供托管版本的 MCP 服务器）或本地方法（需要 NPX 或 Docker 安装）与像 Cursor 或 Claude Desktop 这样的 AI 平台集成。

使用 SSE 服务器的远程方法

1. 注册 YepCode Cloud
2. 从您的工作区中获取 MCP 服务器 URL：设置 > API 凭证。
3. 在您的 AI 平台设置中添加以下配置：

typescript { "mcpServers": { "yepcode-mcp-server": { "url": "https://cloud.yepcode.io/mcp/sk-c2E....RD/sse" } } }

本地方法

所需环境变量

• YEPCODE_API_TOKEN：您的 YepCode API 令牌。如何获取：
  1. 注册 YepCode Cloud
  2. 从您的工作区中获取 API 令牌：设置 > API 凭证

使用 NPX

在您的 AI 平台设置中添加以下配置：

typescript { "mcpServers": { "yepcode-mcp-server": { "command": "npx", "args": ["-y", "@yepcode/mcp-server"], "env": { "YEPCODE_API_TOKEN": "your_api_token_here", } } } }

使用 Docker

1. 构建容器镜像：

bash docker build -t yepcode/mcp-server .

2. 在您的 AI 平台设置中添加以下配置：

typescript { "mcpServers": { "yepcode-mcp-server": { "command": "docker", "args": [ "run", "-d", "-e", "YEPCODE_API_TOKEN=your_api_token_here", "yepcode/mcp-server" ] } } }

调试

调试 MCP 服务器可能会有些棘手，因为它们通过 stdio 进行通信。为了简化这一过程，我们建议使用 MCP Inspector，您可以使用以下命令运行它：

bash npm run inspector

这将启动一个服务器，您可以在浏览器中直接访问调试工具。

YepCode MCP 工具参考

MCP 服务器提供了几个工具来与 YepCode 的基础设施进行交互：

代码执行

run_code

在 YepCode 的安全环境中执行代码。

typescript // 输入 { code: string; // 要执行的代码 options?: { language?: string; // 编程语言（默认：javascript） comment?: string; // 执行上下文 settings?: Record<string, unknown>; // 运行时设置 } }

// 响应 { returnValue?: unknown; // 执行结果 logs?: string[]; // 控制台输出 error?: string; // 如果执行失败，则为错误消息 }##### MCP 选项

YepCode MCP 服务器支持以下选项：

• 禁用 run_code 工具：在某些情况下，您可能希望禁用 run_code 工具。例如，如果您只想将 MCP 服务器用作您的 YepCode 账户中现有工具的提供者。
• 跳过 run_code 清理：默认情况下，run_code 处理的源代码在执行后会被删除。如果出于审计目的需要保留这些代码，您可以使用此选项。

选项可以通过逗号分隔列表的形式在 YEPCODE_MCP_OPTIONS 环境变量中传递，或者作为 MCP 服务器 URL 中的查询参数传递。

typescript // SSE 服务器配置 { "mcpServers": { "yepcode-mcp-server": { "url": "https://cloud.yepcode.io/mcp/sk-c2E....RD/sse?mcpOptions=disableRunCodeTool,skipRunCodeCleanup" } } }

// NPX 配置 { "mcpServers": { "yepcode-mcp-server": { "command": "npx", "args": ["-y", "@yepcode/mcp-server"], "env": { "YEPCODE_API_TOKEN": "your_api_token_here", "YEPCODE_MCP_OPTIONS": "disableRunCodeTool,skipRunCodeCleanup" } } } }

环境管理

set_env_var

在 YepCode 工作区设置环境变量。

typescript // 输入 { key: string; // 变量名 value: string; // 变量值 isSensitive?: boolean; // 是否在日志中屏蔽该值（默认：true） }

remove_env_var

从 YepCode 工作区移除环境变量。

typescript // 输入 { key: string; // 要移除的变量名 }

进程执行

MCP 服务器可以将您的 YepCode 进程暴露为单独的 MCP 工具，使它们可以直接被 AI 助手访问。只需在进程中添加 mcp-tool 标签即可启用此功能（请参阅我们的文档以了解有关进程标签的更多信息）。

每个暴露的进程都会有一个工具：run_ycp_<process_slug>（如果工具名称超过 60 个字符，则为 run_ycp_<process_id>）。

run_ycp_<process_slug>

typescript // 输入 { parameters?: any; // 应与进程中指定的输入参数匹配 options?: { tag?: string; // 要执行的进程版本 comment?: string; // 执行上下文 }; synchronousExecution?: boolean; // 是否等待完成（默认：true） }

// 响应（同步执行） { executionId: string; // 唯一执行标识符 logs: string[]; // 进程执行日志 returnValue?: unknown; // 进程输出 error?: string; // 如果执行失败则为错误消息 }

// 响应（异步执行） { executionId: string; // 唯一执行标识符 }

get_execution

检索进程执行的结果。

typescript // 输入 { executionId: string; // 要检索的执行 ID }

// 响应 { executionId: string; // 唯一执行标识符 logs: string[]; // 进程执行日志 returnValue?: unknown; // 进程输出 error?: string; // 如果执行失败则为错误消息 }

许可证

本项目根据 MIT 许可证发布 - 详情请参阅 LICENSE 文件。

来源

• 来源：github
• 链接：https://github.com/yepcode/mcp-server-js