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Render MCP服务器

一个允许AI助手通过MCP协议与Render API交互的服务，用于部署和管理Render.com上的服务。

  • by niyogi
  • TypeScript
  • 本地部署
  • 16 星标
  • 更新于
在 GitHub 查看 niyogi/render-mcp

使用说明

渲染MCP服务器

部署到 Render.com 直接通过AI助手。

这种MCP（模型上下文协议）服务器允许像Claude这样的人工智能助手与Render API交互，从而能够在Render.com上部署和管理服务。

特性

此服务器涵盖了Render的官方MCP服务器所做的一切 加 突变 其服务器故意省略的操作（触发部署、删除资源、删除数据等）， 管理自定义域、重新启动和取消部署）。

服务

  • 列出所有服务并获取特定服务的详细信息
  • 创建服务：通用 create_service 加打字 create_web_service, create_static_site，以及 create_cron_job
  • 部署、重启和删除服务
  • 管理环境变量和自定义域

部署

  • 获取部署历史记录、获取单个部署和取消正在进行的部署

工作区

  • 列出工作区，获取工作区详细信息，并选择默认工作区，以便 创建/日志/度量工具不需要 ownerId 每次通话

可观测性

  • 列出和筛选日志(list_logs)并枚举日志标签值
  • 获取性能指标(get_metrics)：CPU、内存、HTTP请求/延迟， 带宽、实例数、活动连接

数据存储

  • Postgres：列表、获取、创建和运行 只读 SQL查询(query_render_postgres)
  • 键值（Redis）：列出、获取和创建实例

注意 query_render_postgres: 此工具使用 pg 驱动程序并强制只读访问（单个语句， SELECT/WITH/ EXPLAIN/SHOW 只有，在一个 READ ONLY 交易）。跑 npm install 安装软件包后，确保 pg 依赖性是存在的。

安装

npm install -g @niyogi/render-mcp

配置

  1. 从获取渲染API密钥 渲染仪表板
  2. 使用您的密钥配置MCP服务器：
node bin/render-mcp.js configure --api-key=YOUR_API_KEY

或者，您可以跑步 node bin/render-mcp.js configure 没有 --api-key 标志提示您输入API密钥。

用法

启动服务器

node bin/render-mcp.js start

正在检查配置

node bin/render-mcp.js config

运行诊断

node bin/render-mcp.js doctor

注意：如果您已全局安装了该软件包，您还可以使用较短的命令：

render-mcp start
render-mcp config
render-mcp doctor

使用不同的AI助手

使用Claude代码

最快的方法是 claude mcp add CLI，通过以下方式注册服务器 npx （无需全局安装）：

claude mcp add render -e RENDER_API_KEY=YOUR_API_KEY -- npx -y @niyogi/render-mcp start

默认情况下，这会将服务器添加到当前项目中。使用范围标志来更改：

  • -s user --可用于所有项目
  • -s project --通过签到与您的团队共享 .mcp.json
  • -s local （默认）--仅此项目，仅供您使用

或者，手动将其添加到MCP配置中(.mcp.json 在项目根中， 或 ~/.claude.json 对于用户范围）：

{
  "mcpServers": {
    "render": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@niyogi/render-mcp", "start"],
      "env": {
        "RENDER_API_KEY": "YOUR_API_KEY"
      }
    }
  }
}

而不是通过传递密钥 env，您可以将其存储一次 npx @niyogi/render-mcp configure （保存到 ~/.render-mcp/config.json)并省略 这 env 块。

然后使用以下命令验证Claude Code内部的连接 /mcp 命令-- render 应显示为已连接，并列出其工具。

与Cline一起使用

  1. 将以下内容添加到Cline MCP设置文件中：

    {
  "mcpServers": {
    "render": {
      "command": "node",
      "args": ["/path/to/render-mcp/bin/render-mcp.js", "start"],
      "env": {
        "RENDER_API_KEY": "your-render-api-key"
      },
      "disabled": false,
      "autoApprove": []
    }
  }
}

  2. 重新启动Cline以使更改生效

  3. 现在，您可以通过Claude与Render交互：

    Claude, please deploy my web service to Render

与Windsurf/Cursor一起使用

  1. 安装渲染mcp包：

    npm install -g @niyogi/render-mcp

  2. 配置API密钥：

    node bin/render-mcp.js configure --api-key=YOUR_API_KEY

  3. 在单独的终端中启动MCP服务器：

    node bin/render-mcp.js start

  4. 在Windsurf/Cursor设置中，添加渲染MCP服务器：

    • 服务器名称：渲染
    • 服务器类型：stdio
    • 命令：节点
    • 参数：[“/path/to/render-mcp/bin/render-mcp.js”，“start”]

  5. 现在，您可以在AI助手中使用Render命令

与Claude API集成一起使用

对于直接使用Claude的API的自定义应用程序：

  1. 确保渲染mcp服务器正在运行：

    node bin/render-mcp.js start

  2. 在您的应用程序中，当通过API向Claude发送消息时，请在您的请求中包含MCP服务器连接：

    {
  "mcpConnections": [
    {
      "name": "render",
      "transport": {
        "type": "stdio",
        "command": "node",
        "args": ["/path/to/render-mcp/bin/render-mcp.js", "start"]
      }
    }
  ]
}

  3. Claude现在可以与您的Render MCP服务器进行交互

示例提示

以下是MCP服务器连接后，您可以与Claude一起使用的一些示例提示：

  • “在Render上列出我的所有服务”
  • “部署ID为srv-123456的web服务”
  • “从我的GitHub仓库在Render上创建一个新的静态站点”
  • “显示我的服务的部署历史记录”
  • “向我的服务添加环境变量”
  • “向我的服务添加自定义域”
  • “列出我的渲染工作区并选择团队一”
  • “显示srv-123456上个小时的错误日志”
  • “srv-123456的CPU和内存使用情况如何？”
  • “查询我的渲染Postgres：从用户中选择计数（*）”
  • “重新启动我的服务srv-123456”
  • “为我的应用程序创建一个Postgres数据库和一个Redis实例”

发展

从源头构建

git clone https://github.com/niyogi/render-mcp.git
cd render-mcp
npm install
npm run build

运行测试

npm test

许可证

麻省理工学院

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