Turbo EA MCP Server

使用说明（简要使用步骤，便于快速上手）如下：

• 项目简介
  • Turbo EA MCP 服务器实现了 Model Context Protocol（MCP）标准，允许 LLM 客户端通过统一的接口读取 EA 数据、执行对 EA 的外部功能调用以及获取/渲染 Prompt 模板，所有访问均在安全的鉴权和 RBAC 体系下进行，提供可扩展的资源、工具、提示模板等能力。
• 主要功能点
  • 资源(Resource)管理：提供对卡片类型、关系类型、仪表盘等 EA 数据的只读访问接口。
  • 工具(Tools)注册与执行：注册并暴露多种查询工具，例如搜索卡片、获取卡片、获取关系、获取仪表盘等，AI 工具可通过这些工具访问数据。
  • 提示模板(Prompts)：定义并渲染用于与 LLM 交互的提示模板，支持自定义模板和本地化文本。
  • 认证与会话：内置 OAuth 2.1 流程，支持 SSO 回调、PKCE、以及对 MCP 客户端的保护访问。
  • stdio 模式测试：在没有 SSO 的情况下，支持直接在本地通过 stdio 进行测试。
  • 容器化与部署：可通过 Docker Compose 启动，MCP 服务通常作为独立组件部署，默认端口与身份认证配合使用，便于与后端 API 进行 TLS/鉴权交互。
• 安装步骤
  • 直接在本地开发环境运行：使用 Python 环境安装依赖并运行 MCP 服务的主程序；也可以通过 Docker Compose 部署带有 MCP 的组件栈。
  • 容器化运行（推荐用于生产环境）
    • 通过仓库文档给出的 docker compose 配置启动，通常使用如下方式启用 MCP 服务：docker compose --profile mcp up -d
  • 注意：MCP 服务器的实际接口与端口在配置中定义，默认实现中 MCP_PORT 设置为 8001，若使用默认配置，请确保网络与后端 Turbo EA 服务可达。
• 服务器配置（MCP 客户端需要的最小信息，以 JSON 形式表达）
  • server name: Turbo EA MCP Server
  • command: docker compose
  • args: ["--profile", "mcp", "up", "-d"]
  • 注释：
    • 该配置用于 MCP 客户端识别要连接的 MCP 服务实例的名称、启动命令和参数。真实环境中也可选择直接使用 python -m 指令在本地测试模式运行服务器。
• 基本使用方法
  • 启动服务器后，MCP 客户端通过 JSON-RPC 请求调用注册的工具和获取资源信息，例如执行 search_cards、get_card、get_dashboard 等工具，或请求相应的资源定义与 Prompts，服务端按权限策略返回只读数据和工具结果。
  • 客户端在请求时需要提供正确的鉴权信息（如 OAuth 令牌/JWT），MCP 服务器会进行鉴权校验并返回相应结果。
  • 如需本地调试，可使用 stdio 模式快速验证工具和资源的输出行为。