Devcycle

DevCycle MCP Cloudflare Worker

此软件包将 DevCycle MCP（Model Context Protocol）服务作为托管的 Cloudflare Worker 服务提供。它让 Claude 等 AI 助手能够通过 OAuth 身份验证管理 DevCycle 功能标志。

主要功能

• OAuth 身份验证：通过用户授权流程安全集成 Auth0
• 零安装：在 AI 助手中配置一次即可，无需本地设置
• 自动更新：始终使用最新功能，无需手动更新
• 状态持久化：Durable Objects 维护会话和项目选择状态

生产环境：https://mcp.devcycle.com
预发布环境：https://devcycle-mcp-server-staging.devcycle.workers.dev

架构

• 基类：扩展 agents 软件包中的 McpAgent，用于处理 MCP 协议
• 主类：DevCycleMCP - 管理工具注册和状态
• 身份验证：使用 Auth0 集成和授权屏幕的 OAuth 2.0 流程
• 传输方式：提供 SSE（/sse）和标准 HTTP（/mcp）端点，用于 MCP 协议
• API 客户端：WorkerApiClient - 基于 OAuth 的 API 客户端，带有状态管理功能
• 状态管理：使用 Durable Objects 持久化会话和项目选择状态
• 工具注册：使用 CLI 中的共享工具，并针对 Worker 进行适配

生产环境配置

MCP Worker 已部署到 devcycle.com 区域中的 Cloudflare Workers，地址为 mcp.devcycle.com。

基础设施

• Worker 名称：devcycle-mcp-server
• 生产环境 URL：https://mcp.devcycle.com
• 区域：devcycle.com
• 路由模式：mcp.devcycle.com/*

存储

• KV 命名空间：OAUTH_KV - 存储 OAuth 会话数据
• Durable Objects：DevCycleMCP 类 - 维护每个会话的状态，包括项目选择

密钥（在 Cloudflare 控制面板中配置）

• AUTH0_CLIENT_ID：DevCycle 的 Auth0 应用客户端 ID
• AUTH0_CLIENT_SECRET：DevCycle 的 Auth0 应用客户端密钥

本地开发

设置

# Install dependencies
yarn install

# Start development server (runs on http://localhost:8787)
yarn dev

可用端点

• /sse - MCP 服务端发送事件端点
• /mcp - 标准 HTTP MCP 端点
• /oauth/* - OAuth 流程端点（授权、回调、授权）
• /health - 健康检查端点

使用 Claude Desktop 测试

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

用户流程

1. 使用端点配置 AI 助手
2. 首次连接时通过 OAuth 进行身份验证
3. 使用 select_project 工具选择项目
4. 使用 DevCycle 功能标志工具

部署

生产环境部署

生产 Worker 通过以下方式部署：

yarn deploy

这会将 Worker 部署到 devcycle-mcp-server，并设置路由 mcp.devcycle.com/*。

重要：生产环境部署应通过 CI/CD 流水线进行，而不是手动部署。

身份验证

Worker 使用 DevCycle 的 Auth0 租户进行 OAuth 2.0 身份验证。首次连接时：

1. 用户会看到 DevCycle 授权屏幕，其中列出所请求的权限
2. 通过 Auth0 进行身份验证
3. Worker 收到包含以下 JWT 声明的 OAuth 令牌：
   • org_id：DevCycle 组织 ID
   • project_key：默认项目（如果已配置）
   • email：用户邮箱
   • name：显示名称
4. 访问令牌用于所有 DevCycle API 调用

可用工具

所有 DevCycle CLI MCP 工具均可用。详细参数请参阅完整参考。

项目：select_project、list_projects、get_current_project

功能：list_features、create_feature、update_feature、update_feature_status、delete_feature

定向：set_feature_targeting、list_feature_targeting、update_feature_targeting

变量：list_variables、create_variable、update_variable、delete_variable

环境：list_environments、get_sdk_keys

自助定向：get_self_targeting_identity、update_self_targeting_identity、list_self_targeting_overrides、set_self_targeting_override、clear_feature_self_targeting_overrides

分析：get_feature_total_evaluations、get_project_total_evaluations、get_feature_audit_log_history

事件

用户在托管的 MCP Worker 上完成 OAuth 后，Worker 会为首次安装发送一条 Ably 事件。

• 频道：${orgId}-mcp-install
• 事件名称：mcp-install

MCP 工具 Token 数量

衡量 MCP 工具描述和架构消耗的 AI Token 数量。在仓库根目录运行测量脚本：

yarn install &&
yarn measure:mcp-tokens

脚本的作用：

• 使用 gpt-tokenizer（OpenAI 风格）和 @anthropic-ai/tokenizer（Anthropic）统计每个工具的 description 和 inputSchema 中的 Token 数量。

当前 Token 总数：

{
  "totals": {
    "anthropic": 10428,
    "openai": 10746
  }
}