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项目简介
- 这是一个基于 Model Context Protocol (MCP) 的服务器实现，专注于通过 MCP 协议为 AI 客户端提供对 MSW（Mock Service Worker）的动态控制与交互能力。它能管理运行时的 MSW 处理程序、注册用于修改行为的工具、并提供用于初始化与配置的提示模板。
主要功能点
- MCP 服务端实现：通过 MCP 暴露工具、提示和资源，支持 JSON-RPC 风格的请求与响应。
- MSW 集成与控制：提供添加、更新、删除、重置、查询等操作，用于动态管理 MSW 的请求处理逻辑。
- WebSocket 桥接：与浏览器中的 MSW 服务工作者实现实时通信和桥接，支持多客户端模式和持久化处理程序。
- 运行时扩展性：包括通过 Prompts 与 Tools 动态扩展能力，方便 AI 助手调用外部功能。
- 双通道传输：支持标准输出（stdio）与 WebSocket 的混合使用，便于在不同环境中部署。
安装步骤
- 获取代码并安装依赖（通常通过 npm/yarn 安装仓库中的依赖）。
- 使用命令启动 MCP 服务器（示例为 npx msw-mcp@latest）。
- 服务器启动后，AI 客户端即可通过 MCP 协议连接并调用工具、获取提示、读取资源等。
服务器配置（MCP 客户端需要的 JSON 配置信息，下面为说明性字段，请据此理解服务器信息）
- server: "msw-mcp" 服务器标识
- name: "msw-mcp-server" 服务器实例名称
- command: "npx" 启动命令
- args: ["msw-mcp@latest"] 启动参数注：MCP 客户端需要此类信息以了解如何启动并连接到服务器，但实际使用时客户端会按自身需求读取并提供相应参数。
基本使用方法
1. 启动服务器
  - 使用 npx msw-mcp@latest 启动服务端，监听默认端口（6789）并开放 WebSocket 连接。
2. 连接与调用
  - 部署后，AI 客户端通过 MCP 协议向服务器请求添加、更新、删除 MSW 处理程序等操作，服务器通过 WebSocket 将指令转发给浏览器中的 MSW 服务工作者执行，并返回执行结果。
3. 维护与扩展
  - 通过 MCP 工具和提示模板，可以对 MSW 的行为、状态进行持续的调整与查询，支持持久化和单客户端广播等模式。

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