Render MCP Server

Render MCP 服务

通过 AI 助手直接部署到 Render.com。

此 MCP（Model Context Protocol）服务允许 Claude 等 AI 助手与 Render API 交互，从而在 Render.com 上部署和管理服务。

功能

此服务涵盖了 Render 官方 MCP 服务的全部功能，另外还支持该服务有意省略的变更操作（触发部署、删除资源、管理自定义域名、重启和取消部署）。

服务

• 列出所有服务并获取特定服务的详细信息
• 创建服务：通用的 create_service，以及类型专用的 create_web_service、create_static_site 和 create_cron_job
• 部署、重启和删除服务
• 管理环境变量和自定义域名

部署

• 获取部署历史、获取单个部署的信息，以及取消正在进行的部署

工作区

• 列出工作区、获取工作区详细信息，并选择默认工作区，这样每次调用创建／日志／指标工具时就不必提供 ownerId

可观测性

• 列出并筛选日志（list_logs），以及枚举日志标签值
• 获取性能指标（get_metrics）：CPU、内存、HTTP 请求／延迟、带宽、实例数量、活动连接数

数据存储

• Postgres：列出、获取、创建，并运行只读 SQL 查询（query_render_postgres）
• Key Value（Redis）：列出、获取和创建实例

关于 query_render_postgres 的说明： 此工具使用 pg 驱动连接数据库，并强制执行只读访问（仅允许单条语句和 SELECT／WITH／EXPLAIN／SHOW，并在 READ ONLY 事务中运行）。安装此软件包后运行 npm install，以确保存在 pg 依赖。

安装

npm install -g @niyogi/render-mcp

配置

1. 从 Render Dashboard 获取 Render API 密钥
2. 使用密钥配置 MCP 服务：

node bin/render-mcp.js configure --api-key=YOUR_API_KEY

或者，运行 node bin/render-mcp.js configure（不带 --api-key 标志）即可按提示输入 API 密钥。

用法

启动服务

node bin/render-mcp.js start

检查配置

node bin/render-mcp.js config

运行诊断

node bin/render-mcp.js doctor

注意：如果已全局安装此软件包，也可以使用更简短的命令：

render-mcp start
render-mcp config
render-mcp doctor

与不同 AI 助手搭配使用

与 Claude Code 搭配使用

最快的方法是使用 claude mcp add CLI，通过 npx 注册服务（无需全局安装）：

claude mcp add render -e RENDER_API_KEY=YOUR_API_KEY -- npx -y @niyogi/render-mcp start

默认情况下，此操作会将服务添加到当前项目。使用作用域标志可更改设置：

• -s user — 在所有项目中均可用
• -s project — 通过纳入版本控制的 .mcp.json 与团队共享
• -s local（默认）— 仅对你本人在当前项目中可用

或者，手动将其添加到 MCP 配置中（项目根目录下的 .mcp.json，或用户作用域下的 ~/.claude.json）：

{
  "mcpServers": {
    "render": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@niyogi/render-mcp", "start"],
      "env": {
        "RENDER_API_KEY": "YOUR_API_KEY"
      }
    }
  }
}

你也可以通过 npx @niyogi/render-mcp configure 将密钥保存一次（保存至 ~/.render-mcp/config.json），而不通过 env 传入密钥，然后省略 env 配置块。

然后在 Claude Code 中使用 /mcp 命令验证连接 — render 应显示为已连接，并列出其工具。

与 Cline 搭配使用

1. 将以下内容添加到 Cline MCP 设置文件中：

   {
     "mcpServers": {
       "render": {
         "command": "node",
         "args": ["/path/to/render-mcp/bin/render-mcp.js", "start"],
         "env": {
           "RENDER_API_KEY": "your-render-api-key"
         },
         "disabled": false,
         "autoApprove": []
       }
     }
   }
   

2. 重启 Cline 以使更改生效

3. 现在可以通过 Claude 与 Render 交互：

   Claude, please deploy my web service to Render
   

与 Windsurf／Cursor 搭配使用

1. 安装 render-mcp 软件包：

   npm install -g @niyogi/render-mcp
   

2. 配置 API 密钥：

   node bin/render-mcp.js configure --api-key=YOUR_API_KEY
   

3. 在单独的终端中启动 MCP 服务：

   node bin/render-mcp.js start
   

4. 在 Windsurf／Cursor 设置中添加 Render MCP 服务：

   • 服务名称：render
   • 服务类型：stdio
   • 命令：node
   • 参数：["/path/to/render-mcp/bin/render-mcp.js", "start"]

5. 现在可以在 AI 助手中使用 Render 命令

与 Claude API 集成配合使用

对于直接使用 Claude API 的自定义应用：

1. 确保 render-mcp 服务正在运行：

   node bin/render-mcp.js start
   

2. 在应用中通过 API 向 Claude 发送消息时，请在请求中包含 MCP 服务连接：

   {
     "mcpConnections": [
       {
         "name": "render",
         "transport": {
           "type": "stdio",
           "command": "node",
           "args": ["/path/to/render-mcp/bin/render-mcp.js", "start"]
         }
       }
     ]
   }
   

3. 现在 Claude 就可以与您的 Render MCP 服务交互了

示例提示词

连接 MCP 服务后，您可以向 Claude 使用以下示例提示词：

• “列出我在 Render 上的所有服务”
• “部署 ID 为 srv-123456 的 Web 服务”
• “从我的 GitHub 仓库在 Render 上创建一个新的静态站点”
• “显示我的服务的部署历史记录”
• “为我的服务添加一个环境变量”
• “为我的服务添加一个自定义域名”
• “列出我的 Render 工作区，并选择团队工作区”
• “显示 srv-123456 最近一小时的错误日志”
• “srv-123456 的 CPU 和内存使用情况如何？”
• “查询我的 Render Postgres：SELECT count(*) FROM users”
• “重启我的服务 srv-123456”
• “为我的应用创建一个 Postgres 数据库和一个 Redis 实例”

开发

从源代码构建

git clone https://github.com/niyogi/render-mcp.git
cd render-mcp
npm install
npm run build

运行测试

npm test

许可证

MIT