cloudstudio-mcp-server 0.0.2

Cloud Studio MCP Server

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

1. 克隆仓库：

   git clone <repository-url>
   cd mcp_deploy
   

2. 创建并激活虚拟环境：

   python -m venv .venv
   source .venv/bin/activate  # Linux/macOS
   .\.venv\Scripts\activate   # Windows
   

3. 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() -> dict

返回示例：

{
    "workspace_key": "kmhhvqnlogr48",
    "webIDE": "https://kmhhv1pyvc48--ide.ap-shanghai.cloudstudio.club"
}

2. 上传文件

write_files(workspace_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(workspace_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

1. 确保已设置API_TOKEN环境变量
2. 运行测试命令：

   python -m pytest
   

贡献

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许可证

MIT License