Gasoline AI DevTools 服务器

关键词

浏览器观测性LLM 集成JSON-RPC 服务SSE传输日志与资源管理

使用说明（Markdown 格式）：

  • 项目简介
    • Gasoline AI DevTools 服务器是一个面向 MCP 客户端的后端服务，负责托管资源、注册与执行工具、以及提供可渲染的提示模板，为大模型在浏览器开发场景中的上下文服务提供统一接口。
  • 主要功能点
    • 资源管理：提供可读取的资源，例如 gasoline://guide 等，便于 LLM 客户端获取文档和工具指引。
    • 工具注册与执行：列出可用工具（observe、configure、interact 等），并支持工具调用及结果交付。
    • 提示模板与渲染：支持提示模板的渲染与输出，方便与 LLM 的交互模式定制。
    • MCP 协议支持：通过 JSON-RPC 2.0 与客户端通信，包含 initialize、tools/list、resources/list、prompts/list 等标准方法，以及错误处理与通知机制。
    • 多传输与会话管理：支持 HTTP JSON-RPC、STDIO Bridge 模式（用于多客户端同步）、SSE 等传输方式，以及会话/客户端标识以实现多会话共用同一服务器实例。
    • 安全与可扩展性：包含 CORS/Origin/Host 校验、按需的鉴权、以及日志/追踪能力，便于企业环境集成。
  • 安装步骤
      1. 克隆仓库并进入项目目录。
      1. 构建服务器二进制（本地开发常用方式）：
      • 使用 Go 语言工具链将 dev 控制台编译为可执行二进制。
      1. 启动服务器（示例参数，实际可按需要调整）：
      • 通过 HTTP 端口提供 MCP 服务（默认端口为 7890），可指定日志文件路径、最大日志条目数等。也可开启 bridge 模式以在 STDIO/HTTP 之间桥接。
  • 服务器配置（MCP 客户端配置要求，不是代码，供参考）：
    • serverName（服务器名称）: gasoline
    • command（启动二进制的路径/可执行名）: gasoline
    • args（启动参数，按需组合，以下为常见字段及含义）
      • --port: MCP 服务监听端口，例如 7890
      • --log-file: 指定日志文件路径，例如 /path/to/gasoline-logs.jsonl
      • --max-entries: 日志轮转前的最大条目数，例如 1000
      • --bridge: 如果需要 STDIO-to-HTTP 桥接模式，请开启
      • --api-key: 可选的 API Key，用于针对 HTTP 请求的鉴权（如启用）
    • 说明：以上字段仅作描述性配置，实际的 MCP 客户端需要的仅是能够连接到服务器的命令与参数。Gasoline 的客户端连接配置需在本仓库的快速开始文档中按照实际工具链（NPM、PyPI、本地开发二进制）选择对应的方式进行配置。
  • 基本使用方法
    • 第一步：启动服务器，通过指定端口让 MCP 客户端可以连接。默认 7890，日志输出到指定文件中，便于排错与审计。
    • 第二步：在你使用的 MCP 客户端（如睿智型代理、LLM 集成工具等）中，按照 MCP 的 JSON-RPC 2.0 规范发起 initialize 请求，获取服务器信息与能力声明。
    • 第三步：使用 tools/list、resources/list、prompts/list 等请求获取工具、资源及提示模板的元数据；随后通过 tools/call、resources/read、prompts/get 等实现读取和调用。
    • 第四步：在需要时通过 bridge 模式将 MCP 协议流经 STDIO 与 HTTP 进行双向互动，适配不同客户端的工作流。
    • 第五步：如需跨会话协同，使用 X-Gasoline-Client 头进行客户端标识，进行会话隔离与数据分离。
  • 使用建议
    • 在企业环境中尽量开启鉴权（API Key）与严格的 Origin/Host 校验，确保本地回环环境安全。
    • 结合浏览器扩展与服务器日志，利用 MCP 的资源/工具接口实现高效的上下文提供与外部功能调用。

服务器信息

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