Cloud Studio MCP 部署服务
Cloud Studio MCP 部署服务是一个基于FastMCP的服务器，提供Cloud Studio工作空间的管理功能，包括创建工作空间、上传文件和执行命令等操作。
功能特性
- 创建工作空间：创建新的Cloud Studio工作空间实例
- 文件管理：上传文件到指定工作空间
- 命令执行：在工作空间中执行shell命令
- MCP集成：通过MCP协议提供标准化接口
安装指南
前置要求
- Python 3.8+
- API_TOKEN环境变量（Cloud Studio API访问令牌）
安装步骤
-
克隆仓库：
git clone <repository-url> cd mcp_deploy
-
创建并激活虚拟环境：
python -m venv .venv source .venv/bin/activate # Linux/macOS .\.venv\Scripts\activate # Windows
-
安装依赖：
pip install -e .
配置说明
在运行服务前，需要设置以下环境变量：
export API_TOKEN="your_cloud_studio_api_token"
export region="ap-shanghai" # 可选，默认为ap-shanghai
使用说明
启动服务
python -m mcp_deploy
API 文档
服务提供以下MCP工具：
1. 创建工作空间
create_workspace(title str) -> dict
返回示例：
{
"space_key": "kmhhvqnlogr48",
"webIDE": "https://kmhhv1pyvc48--ide.ap-shanghai.cloudstudio.club"
}
2. 上传文件
write_files(space_key: str, region: str, files: list[File]) -> str
文件格式：
class File:
save_path: str # 文件保存路径
file_content: str # 文件内容(UTF-8编码)
3. 执行命令
execute_command(space_key: str, region: str, command: str) -> str
示例：
execute_command("xxxx", "ap-shanghai", "ls -al")
开发指南
项目结构
mcp_deploy/
├── __init__.py
├── __main__.py
├── mcp_handlers.py # 核心业务逻辑
├── models.py # 数据模型定义
└── server.py # FastMCP服务器实现
测试
- 确保已设置API_TOKEN环境变量
- 运行测试命令：
python -m pytest
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|---|---|---|
| SHA256 |
9ef40f91e68bc98476fe727ad0d25e6b466214d0249ad0220a17ac5df3acca94
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| MD5 |
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|
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File details
Details for the file cloudstudio_mcp_server-1.0.10-py3-none-any.whl.
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- Tags: Python 3
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uv/0.8.9
File hashes
| Algorithm | Hash digest | |
|---|---|---|
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