Vector MCP Edge
欢迎来到 vector-mcp-edge 项目的功能与效果展示区。这里主要介绍本项目的架构设计以及应用场景。
这个是什么?
其实项目是一个工作流，将 VitePress 或者任何 Markdown 文档项目部署在 CNB，并激活 CNB 的知识库流水线在 Git 推送时自动触发知识库构建，把相关文件向量化。
基于 CNB 的知识库向量接口，本项目当前使用 EdgeOne Makers 托管方案：路径级 Node Cloud Function 提供标准 MCP 端点，Makers Agent 提供网页端多轮问答，两者共享同一知识库且无需自建服务器。
📜 历史演进
EdgeOne 平台早期尚未提供当前的托管 Agent 能力，本项目曾将模型调用、RAG 与 Tool Use 全部放入 Go Function，并让浏览器手工编排工具调用。
- 场景一：JS Serverless MCP（已归档）— 使用 JS Cloud Function 实现 MCP Server，仅提供外部 AI 工具检索能力，不支持网页端 AI 助手。
- 场景二：Go RAG 网页助手（已归档）— 需要自建 Go 后端服务器，提供网页端 AI 问答，但无法提供 MCP 端点。
现在 Makers 可以直接托管 Agent，因此模型推理和会话已迁入 agents/，cloud-functions/mcp.js 只保留标准 MCP 协议服务。
在线体验
本项目自身就是 Makers 混合方案的真实落地产物，MCP 端点和网页端 Agent 均可直接体验：
- 本站 MCP 端点（Live Demo） — 复制配置即可在 AI 编辑器中使用
Makers 托管 Agent 驱动的页面 AI 助手，可以在本站右上角找到入口：
了解更多
- 方案详情：Makers 托管方案 — 当前推荐方案的完整介绍
- 方案演进与对比 — 了解从历史方案到当前方案的演进过程
- 架构全景图 — 从全局视角理解项目的整体架构和数据流向
下一步
了解完功能与效果后，你可以前往 搭建教程 开始动手实践。