mcpField
F
framework-mcp

framework-mcp

远程服务
github.com/81labsapps-ops开发工具09 周前更新
代码仓库

关于 framework-mcp

framework-mcp 是远程 MCP 服务,为编码 Agent 提供经过核验、绑定版本的框架与依赖答案。其目录涵盖多个框架,并可记录查询结果是否有效。

主要功能

  1. 01列出涵盖的框架与版本
  2. 02查询已核验的框架文档
  3. 03报告答案是否有效
  4. 04Bearer 密钥认证
  5. 05使用 Postgres 存储框架数据

适用场景

  1. 01编码时核对框架的当前行为
  2. 02确认特定版本的依赖指南
  3. 03记录答案是否解决问题

MCP 相关

它通过 Streamable HTTP 提供框架列表、文档查询和结果报告工具。客户端使用 bearer API 密钥进行认证。

配置

远程服务无需本地安装。选择你使用的客户端,复制配置或使用一键安装。

服务地址https://framework-mcp-production.up.railway.app/mcp
一键复制安装命令
Claude CodeTerminal
Cursor.cursor/mcp.json
VS Code.vscode/mcp.json
Claude Desktopclaude_desktop_config.json
Windsurf~/.codeium/windsurf/mcp_config.json

命令在终端中运行;JSON 粘贴到对应客户端的 MCP 配置后重启。需要授权的服务会在首次连接时提示登录。

全部服务地址
Streamable HTTPhttps://framework-mcp-production.up.railway.app/mcp需要授权

工具

详细介绍

framework-mcp

面向编码 Agent 的依赖项时效检查层:一个远程 MCP 服务,为编码 Agent(Claude Code、Cursor 等)提供经过验证、固定版本的答案,涵盖快速迭代的框架——Expo、Next.js、Supabase、Prisma 等,且持续扩展。

原因:大模型的训练数据比框架发布周期更快过时。Agent 不断重新猜测相同的版本相关问题,而不是查询经过验证、固定版本的来源。这个服务就是这样的来源——它并非只针对单个框架的工具,而是一个通用层,任何编码 Agent 在相信自己对依赖项当前行为的“记忆”之前,都可以先查询它。

技术栈

Node 24 + TypeScript,使用 @modelcontextprotocol/sdk,通过 Streamable HTTP 传输(有状态,每个连接一个会话),Express、Postgres(pg),通过 SDK 自带的 requireBearerAuth 中间件进行 API 密钥身份验证。

托管:Railway(计算资源,Hobby 计划约 $5/月)+ Neon(Postgres,免费套餐,支持分支)。

本地设置

  1. 创建免费的 Neon 账号和项目。复制 dev 分支的 连接字符串。
  2. 执行 cp .env.example .env,填写 DATABASE_URL(来自 Neon)和 API_KEY_PEPPER(任意较长的随机字符串——使用以下命令生成: node -e "console.log(require('crypto').randomBytes(32).toString('hex'))")。
  3. 安装、迁移、填充数据并构建:
    npm install
    npm run db:migrate
    npm run db:seed
    npm run build
    
  4. 为自己创建一个 API 密钥:
    npm run create-api-key -- "my laptop"
    
    这会显示原始密钥一次——请保存好,之后无法恢复。
  5. 在本地运行:
    npm run dev
    
    curl http://localhost:3000/health 应返回 ok。

使用 MCP Inspector 验证

npx @modelcontextprotocol/inspector

使用传输方式“Streamable HTTP”连接到 http://localhost:3000/mcp,并在连接 设置中设置 Authorization: Bearer <your-api-key> 标头。确认全部 3 个工具(ping、query_framework_doc、 report_outcome)均已列出且可以调用。

部署到 Railway

  1. 执行 curl -fsSL agents.railway.com | sh,然后运行 railway login。
  2. 在此仓库中运行:railway init(如果项目已存在,则运行 railway link)。
  3. 设置环境变量(通过控制面板,或运行 railway variable set KEY=value): DATABASE_URL(Neon 生产分支的连接字符串,与开发分支分开),API_KEY_PEPPER、NODE_ENV=production。
  4. 执行 railway up。
  5. 在 Railway 控制面板中:Settings → Networking → Generate Domain。将 PUBLIC_HOSTNAME 设置为该域名(SDK 的 DNS 重绑定主机检查需要此设置,才能允许真实流量)。
  6. 对生产环境的 DATABASE_URL 执行一次 npm run db:migrate && npm run db:seed(在你的机器上运行,并指向生产连接字符串)。
  7. 使用 npm run create-api-key 创建生产 API 密钥,并指向生产 DATABASE_URL。

获取 API 密钥

自助获取:访问 **https://framework-mcp-production.up.railway.app/**,输入 电子邮件地址,即可立即获取密钥(每个电子邮件地址一个有效密钥,并受速率限制)。

维护者/本地备用方式:npm run create-api-key -- "label"。

连接远程客户端

在 Claude Code 的 .mcp.json 中:

{
  "mcpServers": {
    "framework-mcp": {
      "type": "http",
      "url": "https://<your-railway-domain>/mcp",
      "headers": { "Authorization": "Bearer <your-api-key>" }
    }
  }
}

工具

  • ping(message) - 健康检查
  • list_frameworks() - 列出涵盖的所有框架/版本及条目数;如果不知道下方要传入的确切 slug/版本,请先调用此工具
  • query_framework_doc(framework, version, question) - 查找经过验证的答案,返回 query_id
  • report_outcome(query_id, worked, note?) - 记录返回的答案是否确实有效

覆盖范围

框架版本条目数来源
Expo SDK54.0.020expo.dev/changelog/sdk-54
Next.js16.3.220nextjs.org/blog、nextjs.org/docs upgrade guide
Supabase (supabase-js)2.112.320supabase.com/changelog、GitHub releases
Prisma ORM7.9.120prisma.io/docs upgrade guide、prisma.io/changelog
Vercel AI SDK7.0.7720ai-sdk.dev migration guides、vercel.com/blog
Nuxt4.5.220nuxt.com/docs upgrade guide、nuxt.com/blog

所有条目均已于 2026-08-22 根据各个种子文件 db/seed/ 中引用的官方来源完成核验。要添加一个框架:按照现有文件的格式创建新的 db/seed/<slug>.json,然后运行 npm run db:seed(该命令会自动处理该文件夹中的所有 *.json 文件)。

状态

自助注册已上线至 /(电子邮件 -> 即时获取 API 密钥,每个电子邮件地址一个密钥,并按 IP 限流)。已发布到官方 MCP Registry(registry.modelcontextprotocol.io),并已提交至 mcpservers.org 和 Glama(均待审核)。未提交至 Smithery(其 OAuth 发现扫描器不支持简单的静态 bearer-key 身份验证)或 mcp.so(没有免费发布选项)。

延后处理(阶段 B,尚未构建):Stripe 计费、api_keys 上的 plan_tier / credit_balance / 按密钥实施速率限制,以及对反馈进行评分和排名。

评论

支持 Markdown

第一次接触 MCP?

从协议是什么,到在客户端里装上第一个服务,这几条回答覆盖了大多数入门问题。

一个开放协议,规定了 AI 应用如何以统一方式连接外部工具与数据源。客户端负责与模型对话,MCP 服务负责提供工具、资源和提示模板,两者通过标准消息通信,同一个服务可以被不同客户端复用。