Webvizio MCP

关于 Webvizio

Webvizio 简化了终端用户、非技术团队与开发人员之间的沟通。

我们易于使用的浏览器扩展程序可让你直接在网页上收集可视化反馈和错误报告。随后，它会自动收集所有相关数据，并将其转换为可执行且包含丰富上下文的开发任务，供你的 AI 编码 Agent 使用。

几秒钟内就能将非技术人员的产品反馈转化为无错误的代码，而不是花上几天。点击此处了解更多 Webvizio 开发人员相关信息。

Webvizio MCP 服务

一个基于 TypeScript 的 Model Context Protocol（MCP）服务，可安全、结构化地访问 Webvizio API。此服务通过标准化接口，让 MCP 客户端能够无缝与 Webvizio 项目和开发任务交互。

Webvizio MCP 服务可自动将网站和 Web 应用中的反馈与错误报告转换为可执行且包含丰富上下文的开发人员任务。任务会直接发送到你的 AI 编码工具，确保 AI Agent 拥有所需的全部数据，从而快速、准确地解决任务。

📋 可用工具

工具	方法	描述
get_projects	GET	获取所有可用的 Webvizio 项目
get_current_project	GET	获取当前所选项目的详细信息
set_project	POST	设置当前 Webvizio 项目，以便处理该项目的任务
get_tasks	GET	获取分配给用户的未完成任务列表
get_task_description	GET	获取任务描述
get_task_prompt	GET	获取用于执行任务的 AI 提示词
get_task_error_logs	GET	获取任务错误日志
get_task_console_logs	GET	获取任务控制台日志
get_task_network_logs	GET	获取任务网络日志
get_task_action_logs	GET	获取任务操作日志（复现步骤）
get_task_screenshot	GET	获取任务截图
close_task	POST	将 Webvizio 中的任务状态设为 Done

🛠 安装

1. 确保你的设备上已安装 Node.js 18 或更高版本。
2. 将 MCP 服务配置代码复制到 AI 客户端配置文件的 mcpServers 部分。

   "webvizio": {
      "command": "npx",
      "args": [
         "-y",
         "@webvizio/mcp-server"
      ],
      "env": {
         "WEBVIZIO_API_KEY": "<your-api-key>"
      }
   }
   

3. 在 AI Settings 页面生成并复制 MCP 服务的 API 密钥：https://app.webvizio.com/profile/ai
4. 将 API 密钥填入 WEBVIZIO_API_KEY 环境变量。
5. 保存更改。
6. 完成。你的 MCP 服务已配置完毕，可以开始使用。

🚀 用法

1. 打开 IDE 聊天窗口（例如 Cursor 中的 Agent 模式或 Windsurf 中的 Cascade）。
2. 粘贴 Webvizio 任务链接。或者，也可以让 AI Agent 显示你的所有任务。
3. 指示 AI Agent 执行所选任务。
4. AI Agent 可能会请求使用工具来收集更多任务信息（例如截图、控制台日志等）。请批准这些请求，以便 Agent 继续操作。
5. 检查 Agent 的工作，确保任务已正确完成。
6. 任务完成后，让 AI Agent 关闭任务。