关于 Next.js MCP Server
Next.js MCP Server 是一个用于分析 Next.js App Router 项目的 MCP 服务,帮助 LLM 理解应用的 API 路由。它扫描应用目录,提取路由路径、HTTP 方法、参数和注释文档,适合需要让 AI 了解 Next.js 接口结构的开发者。
主要功能
- 01get-routers-info 工具扫描 API 路由
- 02提取路径、HTTP 方法与请求参数
- 03解析状态码及请求与响应结构
- 04从代码注释中提取文档
- 05支持 SSE 方式接入客户端
适用场景
- 01让 AI 助手查看项目中已有的 API 路由清单
- 02为 Cursor 等客户端提供 Next.js 接口结构上下文
MCP 相关
作为 MCP 服务,通过 get-routers-info 工具向 MCP 客户端返回结构化的 API 路由信息。
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。
暂未收录安装方式
我们还没有获取到这个服务的安装包或远程地址,请按项目 README 中的说明安装。
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
Next.js MCP 服务
演示

功能
-
get-routers-info路由分析器会扫描你的 Next.js 应用目录结构,并提取所有 API 路由的信息,包括:
- API 路径
- HTTP 方法(GET、POST、PUT、DELETE 等)
- 请求参数
- 状态码
- 请求和响应架构
安装
npm install next-mcp-server
或者,如果你使用 pnpm:
pnpm add next-mcp-server
用法
命令行
你可以直接运行 MCP 服务:
npm run build
node dist/index.js
Docker
docker build -t mcp/next -f Dockerfile .
docker run mcp/next -d
若要在 Cursor 中使用,请在 ~/.cursor 或 [projectDir]/.cursor 下定义 mcp.json
{
"mcpServers": {
"next.js": {
"url": "http://localhost:4857/sse"
}
}
}
这里的 url 可能会因项目中的 .env 设置而有所不同。
输出
该工具会生成每个路由的详细信息:
[
{
"filePath": "/path/to/your/app/api/test/route.ts",
"implementationPath": "/path/to/your/app/api/test/route.ts",
"apiPath": "/api/test",
"handlers": [
{
"method": "GET",
"path": "/api/test",
"functionSignature": "export async function GET(request: Request)",
"description": "Get test data",
"parameters": [],
"statusCodes": [200]
},
{
"method": "POST",
"path": "/api/test",
"functionSignature": "export async function POST(request: Request)",
"description": "Create test data",
"parameters": [],
"requestBodySchema": "{ name: string }",
"statusCodes": [201, 400]
}
]
}
]
开发
运行测试:
npm run test
在本地运行 MCP 服务:
npm run build
node dist/index.js
执行 npm i 后,从 node_modules 运行:
node node_modules/next-mcp-server/dist/index.js
运行 playground:
pnpm --filter playground dev
工作原理
该工具会:
- 扫描你的 Next.js 应用目录结构,查找路由文件
- 分析每个路由文件,提取 HTTP 方法、路径、参数等
- 从注释中提取文档
- 返回所有 API 路由的结构化表示
限制
- 由于需要按路径访问文件系统目录,如果托管在网络上,则无法运行
- 仅支持 Next.js App Router 项目
许可证
MIT
评论
支持 Markdown
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。