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AI网站生成网站创建上下文服务LLM后端AI工具

使用说明

项目简介

B12 MCP Server 是一个基于 Model Context Protocol (MCP) 构建的服务器端实现，旨在为大型语言模型 (LLM) 驱动的应用程序提供必要的上下文信息和功能扩展。该服务器专注于为 AI 网站生成应用提供支持，可以托管和管理网站相关的资源，例如模板、组件和内容片段；同时允许 LLM 调用预定义的工具来执行特定任务，例如内容编辑、资源检索等。通过标准化的 MCP 协议，客户端（通常是 LLM 应用）可以安全、高效地与服务器交互，获取构建网站所需的各种能力。

主要功能点

  • 资源管理: 服务器可以存储和管理网站生成所需的各种资源，例如网站模板、通用组件、文本片段、图片素材等。客户端可以通过标准化的 MCP 协议访问和获取这些资源，为网站生成过程提供素材和基础结构。
  • 工具注册与执行: 服务器允许注册各种实用工具，这些工具可以扩展 LLM 的能力边界。例如，可以注册一个用于从特定数据源检索信息的工具，或者一个用于内容编辑和优化的工具。LLM 客户端可以通过 MCP 协议调用这些工具，执行更复杂和定制化的网站生成任务。
  • Prompt 模板支持: 虽然仓库描述中没有明确提及 Prompt 模板，但作为 MCP 服务器，它很可能支持 Prompt 模板的定义和渲染。这将允许开发者预定义各种 Prompt 模式，并根据不同的上下文动态生成 Prompt，从而更精细地控制 LLM 的行为，优化网站生成效果。
  • JSON-RPC 通信: 服务器遵循 MCP 协议，使用 JSON-RPC 协议与客户端进行通信，确保了交互的标准化和易用性。
  • 会话管理: MCP 服务器通常具备会话管理能力，可以跟踪客户端的状态，并为每个会话提供独立的上下文环境，提高服务的稳定性和安全性。

安装步骤

由于仓库信息非常有限，我们只能根据通用的服务器部署流程进行推断。以下步骤为推测性步骤，实际安装可能需要参考更详细的文档（如果仓库有提供）。

  1. 克隆仓库 首先，你需要将 GitHub 仓库克隆到你的本地或服务器环境。

    git clone https://github.com/b12io/b12-mcp-server.git
cd b12-mcp-server

  2. 安装依赖 (推测) 根据常见的 Node.js 服务器项目结构，可能需要安装项目依赖。仓库中可能包含 'package.json' 文件。

    # 如果项目使用 npm
npm install
# 或者如果项目使用 yarn
yarn install

    如果仓库没有提供依赖管理文件，可能需要根据实际代码判断依赖，或者该服务器可能没有外部依赖。

  3. 构建项目 (如果需要) 某些服务器可能需要构建步骤，例如编译代码或打包资源。查看仓库中是否有构建相关的脚本或说明，例如 'build' 命令。

    # 如果 package.json 中有 build 脚本
npm run build
# 或者
yarn build

    如果不需要构建，则跳过此步骤。

  4. 启动服务器 启动服务器的命令通常会在 'package.json' 文件中的 'scripts' 部分定义，或者在仓库的 README 或文档中说明。常见的启动命令可能是 'start' 或 'server'。

    # 如果 package.json 中有 start 脚本
npm run start
# 或者尝试运行 server 脚本
npm run server
# 或者直接运行服务器主文件 (例如，如果服务器是 Node.js 应用，可能是 index.js 或 server.js)
node index.js

    请根据仓库实际情况选择合适的启动命令。如果启动成功，服务器通常会监听某个端口，并等待客户端连接。

服务器配置

MCP 客户端需要配置服务器的启动命令和参数才能连接。以下是一个可能的配置示例，请根据实际仓库代码和启动脚本进行调整。

{
  "serverName": "b12-mcp-server",
  "command": "node",
  "args": ["index.js"],
  "transport": "stdio"
}

配置参数说明:

  • '"serverName"': 服务器的名称，可以自定义，用于在客户端标识不同的 MCP 服务器。 例如 '"b12-website-server"'。
  • '"command"': 启动服务器的可执行命令。 根据推测，如果服务器是 Node.js 应用，这里设置为 '"node"'。 如果是其他语言例如 Python，则设置为 '"python"' 等。
  • '"args"': 传递给启动命令的参数，以数组形式表示。 根据推测，Node.js 服务器的主文件可能是 'index.js'，因此参数设置为 '["index.js"]'。 如果服务器需要其他启动参数（例如端口号、配置文件路径等），也需要添加到 'args' 数组中。 请务必检查服务器的启动脚本或文档来确定正确的参数。
  • '"transport"': 指定客户端与服务器之间的通信方式。 '"stdio"' 表示使用标准输入输出流进行通信，这是 MCP 协议常用的传输方式之一。 其他可能的传输方式包括 '"websocket"' 或 '"sse"' (Server-Sent Events)，但这需要服务器和客户端都支持。 如果仓库信息没有明确指定，'"stdio"' 通常是一个安全的选择。

重要提示: 以上配置是基于仓库名称和通用服务器部署流程的推测。 实际配置需要仔细检查仓库中的 'package.json' 文件、启动脚本、README 文档以及服务器代码，以获取准确的启动命令、参数和传输协议信息。

基本使用方法

  1. 启动 MCP 服务器: 按照上述安装步骤和服务器配置说明启动 'b12-mcp-server'。
  2. 配置 MCP 客户端: 在你的 MCP 客户端 (例如，一个 AI 网站生成应用) 中，配置连接到 'b12-mcp-server'。 配置信息需要包括上面 "服务器配置" 部分的 JSON 对象，确保客户端能够找到并连接到正在运行的服务器。
  3. 通过客户端与服务器交互: 客户端启动后，将根据 MCP 协议与服务器建立连接，并可以通过发送 JSON-RPC 请求来访问服务器提供的资源、调用工具或获取 Prompt 模板。 具体的交互方式和请求格式需要参考 MCP 协议文档以及客户端的文档。
  4. 利用服务器能力进行网站生成: 客户端通过与 MCP 服务器的交互，获取网站生成所需的上下文信息和功能支持，从而驱动 LLM 完成网站生成任务。

请注意，本使用说明是基于对 MCP 服务器和仓库信息的理解进行推测的，具体使用方法请务必参考该仓库的官方文档或代码示例。

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