使用说明
配备Cloudflare Workers的MCP服务器
引言
模型上下文协议（MCP）是一个开放标准，使AI代理和助手能够与服务进行交互。通过设置MCP服务器，您可以允许AI助手直接访问您的API。
Cloudflare Workers与 workers-mcp 该软件包为构建MCP服务器提供了一个强大且可扩展的解决方案。
先决条件
在开始之前，请确保您已经：
- A. Cloudflare帐户
- 已安装Node.js
- Wrangler CLI已安装(
npm install -g wrangler)
入门指南
步骤1：创建新的Cloudflare Worker
首先，初始化一个新的Cloudflare Worker项目：
npx create-cloudflare@latest my-mcp-worker
cd my-mcp-worker
然后，验证您的Cloudflare帐户：
wrangler login
步骤2：配置牧马人
更新您的 wrangler.toml 包含正确帐户详细信息的文件：
name = "my-mcp-worker"
main = "src/index.ts"
compatibility_date = "2025-03-03"
account_id = "your-account-id"
安装MCP工具
要启用MCP支持，请安装 workers-mcp 包裹：
npm install workers-mcp
运行setup命令以配置MCP：
npx workers-mcp setup
这将：
- 添加必要的依赖关系
- 设置本地代理进行测试
- 配置Worker以符合MCP要求
写入MCP服务器代码
更新您的 src/index.ts 要定义您的MCP服务器：
import { WorkerEntrypoint } from 'cloudflare:workers';
import { ProxyToSelf } from 'workers-mcp';
export default class MyWorker extends WorkerEntrypoint<Env> {
/**
* A friendly greeting from your MCP server.
* @param name {string} The name of the user.
* @return {string} A personalized greeting.
*/
sayHello(name: string) {
return `Hello from an MCP Worker, ${name}!`;
}
/**
* @ignore
*/
async fetch(request: Request): Promise<Response> {
return new ProxyToSelf(this).fetch(request);
}
}
关键部件：
- 工人入口点：管理传入请求和方法暴露。
- ProxyToSelf：确保MCP协议合规性。
- sayHello方法：AI助手可以调用的MCP函数示例。
添加API调用
您可以通过与外部API集成来扩展MCP服务器。以下是一个获取天气数据的示例：
export default class WeatherWorker extends WorkerEntrypoint<Env> {
/**
* Fetch weather data for a given location.
* @param location {string} The city or ZIP code.
* @return {object} Weather details.
*/
async getWeather(location: string) {
const response = await fetch(`https://api.weather.example/v1/${location}`);
const data = await response.json();
return {
temperature: data.temp,
conditions: data.conditions,
forecast: data.forecast
};
}
async fetch(request: Request): Promise<Response> {
return new ProxyToSelf(this).fetch(request);
}
}
部署MCP服务器
设置好Worker后，将其部署到Cloudflare：
npx wrangler deploy
部署后，您的Worker将上线，AI助手可以发现并使用您的MCP工具。
要更新MCP服务器，请使用以下命令重新部署：
npm run deploy
测试MCP服务器
要在本地测试MCP设置：
npx workers-mcp proxy
此命令启动本地代理，允许MCP客户端（如Claude Desktop）连接。
安全
要保护您的MCP服务器，请使用Wrangler Secrets：
npx wrangler secret put MCP_SECRET
这增加了一个共享密钥身份验证机制，以防止未经授权的访问。
结论
祝贺您已使用Cloudflare Workers成功构建并部署了MCP服务器。现在，您可以用更多功能扩展它，并为AI助手提供新工具。
有关更多详细信息，请查看 Cloudflare MCP文档.
