使用说明
FastlyMCP
Fastly通过模型上下文协议（MCP）将Fastly API的力量直接带给您的人工智能助手。
Fastly的API-第一种方法
Fastly的API-first设计理念意味着：
- 一切都是API -Fastly UI中的每个可用功能都可以通过API访问
- 程序控制 -对服务、配置和边缘逻辑的完全控制
- 自动化就绪 -支持CI/CD工作流和基础架构作为代码
- 实时更改 -API更改在几秒钟内全局传播，而不是几分钟或几小时
我能用Fastly API做些什么？
Fastly的 API综合 允许您：
- 管理CDN服务 -创建、配置和部署内容交付服务
- 控制缓存 -设置缓存策略并执行即时清除
- 配置安全 -管理WAF、DDoS保护和TLS证书
- 监测性能 -访问实时指标和历史统计数据
- 实施边缘逻辑 -部署自定义VCL或Compute@Edge应用
- 自动化工作流程 -与CI/CD管道和基础设施工具集成
您的API密钥保持安全！
人工智能助手永远看不到你的Fastly API密钥。它与安全使用密钥的本地助手（FastlyMCP）进行通信。
你可以问你的AI什么
配置Fastly MCP后，您可以向AI助手提出以下问题：
| 你想做什么 | AI请求示例 |
|---|---|
| 列出您的服务 | “显示我所有的Fastly服务” |
| 获取域详细信息 | “为我的电子商务服务配置了哪些域？” |
| 清除缓存 | “清除我的产品服务的缓存” |
| 查看流量 | “上周我的主网站的流量模式是什么？” |
| 查看配置 | “显示API服务的后端服务器” |
| 检查性能 | “我当前的缓存命中率是多少？” |
“上周我的服务流量模式是什么？”
“列出我的所有Fastly服务及其域名。”
“构建一个关于我的Fastly服务的交互式绩效仪表板。”
入门指南
先决条件
- Fastly帐户和API密钥(开始使用Fastly)
- 支持MCP的AI助手（例如，带插件的Claude、GPT）
- 已安装Fastly CLI(安装指南)
连接您的AI助手
使用以下配置您的AI助手：
{
"mcpServers": {
"fastly": {
"command": "node",
"args": ["path/to/fastly-mcp.mjs"],
"env": {
"FASTLY_API_KEY": "your_fastly_api_key"
}
}
}
}
高级操作示例
| 任务目标 | AI请求示例 |
|---|---|
| 基于流量优化服务 | “分析配置 [service_id/name] 并根据其流量状况提出优化建议，优先考虑低延迟。" |
| 配置实时视频 | “配置 [service_id/name] 按照中概述的最佳实践进行最佳直播视频流 [link_to_guide_or_doc]." |
| 查找配置冲突 | “识别中的潜在配置冲突 [service_id/name] 与标准的电子商务交付模式相比。" |
| 优化视频块缓存 | “优化缓存 [service_id/name] 以有效地处理10秒的视频块，最大限度地减少源负载。" |
| 增强WAF安全性 | “查看WAF规则 [service_id/name] 并建议更严格的设置以减轻潜在的SQL注入攻击。" |
| 设置源mTLS | “在Fastly和源服务器之间设置双向TLS（mTLS）身份验证 [service_id/name]." |
| 实施A/B测试（边缘） | “部署一个Compute@Edge功能到 [service_id/name] 通过将10%的用户路由到后端来执行A/B测试 [backend_name]." |
| 添加动态映像重写（VCL） | “为 [service_id/name] 以基于请求设备的用户代理动态重写图像URL。" |
| 排查5xx错误 | “分析日志 [service_id/name] 从过去24小时的数据中找出最近5xx错误激增的根本原因。" |
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许可证
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