本站 MCP 端点 Live

本项目不仅教你如何搭建 MCP Server，它本身就内置了一个可用的 MCP 端点。通过 MCP，你可以让 AI 编辑器（如 Cursor、Claude、VS Code 等）直接访问本站的文档知识库，获取 VitePress + MCP 搭建教程的准确信息。

简单来说：配置 MCP 后，你可以直接在 AI 编辑器中问关于本教程的问题，AI 会自动查询知识库来回答你。

什么是 MCP？

MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议） 是由 Anthropic 提出的一项开放协议，用于标准化 AI 模型与外部数据源和工具之间的交互方式。你可以把它理解为 AI 助手的"插件系统"——通过 MCP，AI 可以调用外部工具来获取实时的、准确的信息，而不是仅仅依赖训练数据。

服务信息

项目	说明
服务地址	https://vector-mcp-edge.mintimate.cn/mcp
传输协议	Streamable HTTP
协议版本	2025-03-26
可用工具	query_knowledge_base — 语义搜索教程文档知识库
	get_project_info — 获取项目概览（技术栈、功能特性）
	get_quickstart — 获取快速开始步骤指南
	get_solutions — 获取两种方案（MCP / Go RAG）的对比介绍

在 AI 编辑器中配置

Cursor

在项目根目录创建 .cursor/mcp.json 文件，或者在 Cursor 的全局设置中添加：

{
  "mcpServers": {
    "vector-mcp-edge-docs": {
      "url": "https://vector-mcp-edge.mintimate.cn/mcp",
      "transport": "streamable-http"
    }
  }
}

Windsurf

在 Windsurf 的 MCP 配置文件中添加：

{
  "mcpServers": {
    "vector-mcp-edge-docs": {
      "serverUrl": "https://vector-mcp-edge.mintimate.cn/mcp",
      "transport": "streamable-http"
    }
  }
}

VS Code（GitHub Copilot / Cline）

在项目根目录创建 .vscode/mcp.json 文件：

{
  "servers": {
    "vector-mcp-edge-docs": {
      "type": "http",
      "url": "https://vector-mcp-edge.mintimate.cn/mcp"
    }
  }
}

Claude Desktop

在 Claude Desktop 的配置文件中添加（macOS 路径：~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json，Windows 路径：%APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json）：

{
  "mcpServers": {
    "vector-mcp-edge-docs": {
      "url": "https://vector-mcp-edge.mintimate.cn/mcp",
      "transport": "streamable-http"
    }
  }
}

Cherry Studio

在 Cherry Studio 的设置中，进入 MCP 服务器 配置页面，添加一个新的 Streamable HTTP 类型的服务器：

{
  "mcpServers": {
    "vector-mcp-edge-docs": {
      "isActive": true,
      "name": "VitePress MCP Docs",
      "type": "streamable-http",
      "description": "VitePress MCP 智能检索教程知识库",
      "baseUrl": "https://vector-mcp-edge.mintimate.cn/mcp"
    }
  }
}

注意

Cherry Studio 的配置格式与其他客户端不同，请注意使用 baseUrl 而非 url，使用 type 而非 transport，并且 name 和 type 字段为必填项。

提示

不同的 AI 编辑器/客户端配置格式可能略有差异，请参考对应工具的官方文档。以上配置仅供参考，核心是将 MCP 服务地址 https://vector-mcp-edge.mintimate.cn/mcp 配置到对应的 MCP 设置中。

使用方法

配置完成后，你可以在 AI 对话中直接提问关于本项目教程的问题，AI 会自动选择合适的工具来回答。例如：

• "如何将 VitePress 部署到 EdgeOne Pages？" → 调用 query_knowledge_base
• "CNB 知识库怎么配置向量化？" → 调用 query_knowledge_base
• "这个项目用了什么技术栈？" → 调用 get_project_info
• "快速开始需要几步？" → 调用 get_quickstart
• "方案一和方案二有什么区别？" → 调用 get_solutions

工具参数

query_knowledge_base — 教程文档语义搜索

参数	类型	必填	说明
query	string	✅	自然语言查询，支持中英文。例如：如何配置 MCP Server
keyword	string	❌	关键词过滤，多个关键词用英文分号分隔。例如：EdgeOne;MCP;部署
top_k	number	❌	返回结果的最大数量（默认 5，范围 1-10）

get_project_info — 获取项目概览

无需参数，返回项目名称、技术栈、核心功能、仓库链接等信息。

get_quickstart — 获取快速开始指南

无需参数，返回从初始化到部署验证的 5 步快速开始教程，附带详细文档链接。

get_solutions — 获取方案对比

无需参数，返回方案一（MCP 外部 AI 工具接入）和方案二（Go RAG 网页端问答）的详细对比。

说明

MCP 工具的调用通常由 AI 助手自动完成，你只需要用自然语言提问即可，无需手动传递这些参数。

技术实现

本 MCP 服务基于 EdgeOne Pages Cloud Functions 部署，使用了 CNB 知识库的向量语义检索能力。文档仓库的 Markdown 内容会自动向量化并建立索引，从而支持高精度的语义搜索。

整体架构如下：

验证端点

你可以用 curl 快速验证 MCP 端点是否正常工作：

# 查看服务信息（GET 请求）
curl https://vector-mcp-edge.mintimate.cn/mcp

# 初始化握手（POST 请求）
curl -X POST https://vector-mcp-edge.mintimate.cn/mcp \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"jsonrpc":"2.0","id":1,"method":"initialize","params":{"protocolVersion":"2025-03-26","capabilities":{},"clientInfo":{"name":"test","version":"1.0"}}}'

# 调用工具 - 搜索文档
curl -X POST https://vector-mcp-edge.mintimate.cn/mcp \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"jsonrpc":"2.0","id":3,"method":"tools/call","params":{"name":"query_knowledge_base","arguments":{"query":"如何部署到EdgeOne Pages"}}}'