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AI Engineer MCP 2025

AI Engineer MCP 2025

本地服务
ai-engineer-wf-2025.swyx-5de.workers.dev其他5580 周前更新

关于 AI Engineer MCP 2025

AI Engineer MCP 2025 是为 AI Engineer World's Fair 2025 提供的远程 MCP 服务,基于 Cloudflare Worker 构建,托管大会演讲提交系统。用户可在 MCP 客户端中连接该服务,查询大会相关信息。

主要功能

  1. 01通过 SSE 端点提供远程 MCP 连接
  2. 02基于 Cloudflare Worker 部署
  3. 03包含演讲提交系统
  4. 04支持 MCP Inspector 本地调试

适用场景

  1. 01在 MCP 客户端中询问大会信息
  2. 02开发者参考 Cloudflare Worker 上的 MCP 服务结构
  3. 03通过 Claude Desktop 连接远程 MCP 服务

MCP 相关

该项目是 MCP 服务,通过 SSE 端点向 MCP 客户端暴露工具。客户端可通过 mcp-remote 或直接配置 URL 连接。

配置

本地服务的配置在各客户端中通用,复制后粘贴到客户端的 MCP 配置文件即可。

mcp.json · 通用配置
{
"mcpServers": {
"aie": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"wrangler"
]
}
}
}
启动命令npx -y wrangler

本地服务需要在你的电脑上安装运行环境(如 Node.js 18+)。各客户端的配置文件位置不同,请参考客户端文档。

安装包
npmwrangler

工具

还没有获取到工具列表

本地服务需要在你的电脑上运行后才能读取工具,维护者暂未提供工具列表。

详细介绍

AI Engineer MCP 2025

本项目承载 AI Engineer Conference 2025 的演讲投稿系统和 MCP 服务。

感谢 @threepointone 帮忙通过 Cloudflare 搭建此项目!<3

图片

将此内容添加到你的 MCP 客户端

https://ai-engineer-wf-2025.swyx-5de.workers.dev/sse

// for example .cursor/mcp.json
{
  "mcpServers": {
    "AIECONF": {
      "url": "https://ai-engineer-wf-2025.swyx-5de.workers.dev/sse"
    }
  }
}

然后在聊天应用中尝试输入“告诉我有关这场会议的信息”,应用随后会调用 MCP 服务。

项目结构

本项目基于 Cloudflare Worker 构建,包含以下主要组件:

  • src/index.ts 中的 MCP 服务实现
  • src/app.ts 中的应用逻辑
  • src/utils.ts 中的实用函数
  • static/ 目录中的静态资源

本地开发

# clone the repository
git clone [email protected]:cloudflare/ai.git

# install dependencies
cd ai
npm install

# run locally
npx wrangler dev

你应该可以在浏览器中打开 http://localhost:8787/

将 MCP Inspector 连接到你的服务

你可以使用 MCP Inspector 来探索新的 MCP API。

  • 使用 npx @modelcontextprotocol/inspector 启动
  • 在 Inspector 中,将传输类型切换为 SSE,在 MCP 服务 URL 中输入 http://localhost:8787/sse,然后点击“Connect”
  • 你将进入一个(模拟的)用户名/密码登录页面。输入任意邮箱和密码即可登录。
  • 登录后,你应该会返回 MCP Inspector,现在可以列出并调用所有已定义的工具了!
按照上述配置设置的 MCP Inspector
成功调用工具后的 MCP Inspector

将 Claude Desktop 连接到本地 MCP 服务

MCP Inspector 很实用,但我们真正想要的是将其连接到 Claude!按照 Anthropic 的快速入门指南操作,然后在 Claude Desktop 中前往“Settings > Developer > Edit Config”,找到你的配置文件。

在文本编辑器中打开该文件,并将内容替换为以下配置:

{
  "mcpServers": {
    "math": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "mcp-remote",
        "http://localhost:8787/sse"
      ]
    }
  }
}

这将运行一个本地代理,让 Claude 通过 HTTP 与你的 MCP 服务通信。

打开 Claude 时,浏览器窗口应该会打开,你可以在其中登录。你应该能在右下角看到可用工具。使用合适的提示词时,Claude 应该会请求调用该工具。

点击锤子图标即可查看可用工具列表
Claude 通过调用 MCP 加法工具回答提示词“我的计算器好像不见了,手指也不够用了。你能用数学工具把 23 和 19 相加吗?”

部署到 Cloudflare

  1. 确保已创建以下 KV 命名空间:
    • OAUTH_KV,用于身份验证
    • AIEWFSUBMISSIONS,用于演讲投稿
  2. 确保你的密钥存储已配置 SECRETKEY
  3. 使用以下命令部署:
    npm run deploy
    

从远程 MCP 客户端调用新部署的远程 MCP 服务

与上文“本地开发”中的操作一样,运行 MCP Inspector:

npx @modelcontextprotocol/inspector@latest

然后在 Inspector 中输入 Worker 的 workers.dev URL(例如:worker-name.account-name.workers.dev/sse)作为要连接的 MCP 服务 URL,并点击“Connect”。

现在,你已从远程 MCP 客户端连接到 MCP 服务。

将 Claude Desktop 连接到远程 MCP 服务

更新 Claude 配置文件,使其指向你的 workers.dev URL(例如:worker-name.account-name.workers.dev/sse),然后重启 Claude。

{
  "mcpServers": {
    "math": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "mcp-remote",
        "https://worker-name.account-name.workers.dev/sse"
      ]
    }
  }
}

调试

如果遇到问题,重启 Claude 可能会有帮助;你也可以尝试通过命令行直接连接 MCP 服务,使用以下命令:

npx mcp-remote http://localhost:8787/sse

在少数情况下,清除添加到 ~/.mcp-auth 的文件可能会有帮助。

rm -rf ~/.mcp-auth

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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。