场景一：JS Serverless MCP（已归档）

⚠️ 本方案已归档。EdgeOne Pages 现已支持 Go Cloud Function，本方案的功能已被 Go Cloud Function 方案 完全替代。保留本页仅供历史参考。

👉 推荐前往 Go Cloud Function 方案 查看当前方案。

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以下为历史内容，介绍早期 EdgeOne Pages 仅支持 JS 时的实现方式。

通过 EdgeOne Pages 的 JS Cloud Function 部署 MCP Server，让 Cursor、Claude、VS Code 等外部 AI 工具直接检索你的文档知识库，全程无需自建服务器。

场景定位

本方案利用 CNB 的知识库向量化流水线 + EdgeOne Pages Cloud Function，以 Serverless 方式对外暴露标准 MCP 协议端点。外部 AI 工具通过 MCP 协议调用你的知识库，完成语义检索。

工作原理

1. 文档向量化：通过 CNB 流水线，Git 推送时自动将 Markdown 文档分块并向量化，存入 CNB 知识库
2. MCP Server：EdgeOne Pages Cloud Function 作为 MCP Server，封装 CNB 知识库查询接口
3. AI 工具调用：外部 AI 工具（Cursor、Claude 等）通过 MCP 协议调用 Server，获取语义检索结果
4. LLM 推理：AI 工具自带的 LLM 基于检索结果生成回答

💡 整个链路中，LLM 推理由外部 AI 工具自身完成，你只需要提供知识库检索能力。

如何配置 AI 工具

部署完成后，你会得到一个 MCP 端点地址（如 https://<你的域名>/mcp），将其配置到 AI 工具中即可。

Cursor / VS Code

在项目根目录创建 .cursor/mcp.json 或 .vscode/mcp.json：

{
  "servers": {
    "my-docs": {
      "url": "https://<你的域名>/mcp",
      "type": "streamable-http"
    }
  }
}

Claude Desktop

编辑配置文件（macOS：~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json，Windows：%APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json）：

{
  "mcpServers": {
    "my-docs": {
      "url": "https://<你的域名>/mcp",
      "type": "streamable-http"
    }
  }
}

其他 MCP 客户端（Cline / Cherry Studio 等）

大多数支持 MCP 的客户端都可以通过填入 MCP Server URL 来接入：

https://<你的域名>/mcp

已迁移到 Go Cloud Function

本站已使用 Go Cloud Function 部署，同时提供 MCP 端点和网页端 AI 助手。前往 本站 MCP 端点（Live Demo） 获取配置。

场景优势

优势	说明
零服务器成本	完全运行在 EdgeOne 边缘函数上，无需自建服务器
标准协议	遵循 MCP 协议，任何支持 MCP 的客户端都可接入
自动鉴权	CNB_TOKEN 自动注入，无需手动管理密钥
全球加速	EdgeOne CDN 天然低延迟
极简部署	只需三个文件：.cnb.yml + edgeone.json + cloud-functions/mcp/index.js

与场景二的区别

注：以下对比为历史参考。当前推荐直接使用 Go Cloud Function 方案，已合并了两种场景的所有能力。

	场景一：Serverless MCP	场景二：Go RAG + 前端 AI 助手
使用者	开发者（Cursor、Claude 等 AI 工具）	网站访客（浏览器内直接问答）
LLM 调用	由外部 AI 工具自带	Go 后端调用（如 DeepSeek）
服务器	无（EdgeOne 边缘函数）	需自建或云服务器
上线速度	⚡ 快（推荐首选）	中等（需要联调）

两种场景已合并为 Go Cloud Function 方案。详见 方案演进与对比。

下一步

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