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AI原生应用上下文服务工具集成工作流编排Cloudflare Worker

Deco CMS是一个开源基础框架，旨在帮助开发者快速构建、部署和扩展AI驱动的应用。它通过 Model Context Protocol (MCP) 协议标准化了大型语言模型 (LLM) 客户端与后端服务之间的交互，提供丰富的上下文服务。

主要功能点

  • 资源与数据管理： 托管和管理多种AI相关资源，如文档、Agent（代理）、工作流和视图，提供统一的数据访问能力。
  • 工具调用： 注册和执行各类外部功能工具（Tools），允许LLM调用外部API、数据库或AI模型，扩展LLM的能力边界。
  • 工作流编排： 通过Mastra操作符（如'.then', '.parallel', '.branch'）构建和管理复杂的工作流（Workflows），自动化Agent和工具的执行逻辑。
  • 会话管理与能力声明： 服务器端负责处理LLM客户端的JSON-RPC请求，进行会话管理和能力声明，支持多种传输协议。
  • 统一开发栈： 提供TypeScript全栈开发体验，支持使用Cloudflare Worker部署后端逻辑，并可无缝集成React/Tailwind前端。
  • MCP Mesh： 实现安全的模型、数据源和API集成，具备可观测性和成本控制能力。

安装步骤

  1. 安装Bun或Node.js/Deno： 确保您的开发环境已安装Bun (推荐) 或 Node.js/Deno。
  2. 创建项目：
    • 在命令行中运行 'npm create deco' 或 'bun create deco'。
    • 按照提示登录或创建decocms.com账户。
  3. 启动开发服务器：
    • 进入您的项目目录：'cd <my-project-directory>'
    • 安装依赖：'npm install'
    • 启动开发服务器：'npm run dev'
    • 服务器将在 'http://localhost:8787' 运行，并支持热重载。

MCP服务器配置示例 (适用于MCP客户端连接本地开发服务器)

MCP客户端需要配置以下信息才能连接到Deco CMS MCP服务器。该配置描述了如何启动本地开发服务器并连接到它。

{
  "server name": "Deco_CMS_Local_Dev_Server",
  "command": "bun",
  "args": ["run", "dev"],
  "description": "连接到在本地开发环境中启动的Deco CMS MCP服务器。服务器地址通常为 http://localhost:8787。",
  "connection": {
    "type": "http",
    "url": "http://localhost:8787/mcp"
  }
}
  • server name: 给您的MCP服务器连接起一个易于识别的名称，例如 'Deco_CMS_Local_Dev_Server'。
  • command: 启动Deco CMS项目的命令。推荐使用 'bun'，也可以是 'npm'。
  • args: 'command' 的参数列表。例如，'["run", "dev"]' 会执行项目 'package.json' 中的 'dev' 脚本。
  • description: 关于此MCP服务器配置的说明。
  • connection.type: 指定连接协议为 'http'。
  • connection.url: MCP服务器运行的本地地址及MCP协议端点。

对于部署在Cloudflare上的生产环境MCP服务器，MCP客户端通常直接通过其公共HTTP URL进行连接。例如，连接到 'https://api.decocms.com/mcp' 或您自定义部署的Cloudflare Worker URL。在这种情况下，客户端无需配置 'command' 和 'args'，只需 'connection' 信息即可。

基本使用方法

一旦Deco CMS MCP服务器在本地运行或已部署，MCP客户端（如LLM代理、聊天机器人前端等）就可以通过HTTP POST请求向 '/mcp' 或带有具体上下文路径（如 '/:org/:project/mcp'）的端点发送JSON-RPC请求，以：

  • 列出可用工具： 发送 '{"jsonrpc": "2.0", "method": "tools/list", "id": 1}' 请求。
  • 调用特定工具： 发送 '{"jsonrpc": "2.0", "method": "tools/call", "params": {"name": "TOOL_NAME", "arguments": { ... }}, "id": 2}' 请求。
  • 获取或管理资源： 通过调用特定的资源管理工具（例如 'DECO_RESOURCE_TOOL_READ'）来访问托管的资源。
  • 启动工作流： 通过调用 'DECO_WORKFLOW_START' 工具来启动定义好的工作流。

Deco CMS提供了一个图形化的管理界面 ('admin.decocms.com') 来简化这些操作，并提供了SDK ('@deco/sdk') 供开发者在代码中集成和使用这些功能。

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AI与计算

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