Edge Function 实现 MCP Server（JS 版，已归档）

⚠️ 本页介绍的是早期基于 JS 的实现方式，已被 Go Cloud Function 替代。保留本页仅供历史参考。

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以下为历史内容。早期 EdgeOne Pages 仅支持 JS Cloud Function，因此使用 JS 实现 MCP Server。现在 EdgeOne Pages 已支持 Go Cloud Function，推荐使用 Go 实现。

我们将在 EdgeOne Pages 的 Cloud Function 中实现一个完整的 MCP Server。

其实，MCP Server 的实现并不复杂，只需要按照 MCP 协议的规范来实现即可。但是，为了让实现更符合实际场景，我们还需要考虑一些额外的细节。

✅ 当前推荐：Go Cloud Function

EdgeOne Pages 已支持 Go Cloud Function，本项目已迁移到 Go 实现。Go 版本同时提供 MCP 端点、RAG 问答和 Tool Use 接口，是 JS 版本的完全替代。前往 Go Cloud Function 搭建教程 查看当前方案。

MCP 协议简介

MCP（Model Context Protocol） 是一个开放协议，用于标准化 AI 应用与外部数据源/工具之间的通信：

• Tools：AI 可以调用的工具（如搜索、查询）
• Resources：AI 可以读取的资源
• Transport：通信方式（本教程使用 Streamable HTTP）

创建 Edge Function

EdgeOne Pages 支持 Cloud Function，支持 Node Function 和 Go Function。本节使用 Node Function 实现 MCP Server，如需使用 Go 实现请参考 Go Cloud Function 搭建教程。我们可以基于 Cloud Function 包装上游(CNB的)向量数据库的 API 接口，实现一个 MCP Server。

EdgeOne Pages 会在部署的时候，自动扫描cloud-function下的文件，完成 Cloud function 的构建，所以我们创建一个cloud-functions/mcp的文件夹，在里面创建一个index.js的文件，用于实现 MCP Server。

mkdir -p cloud-functions/mcp

关键代码讲解

常量与配置

// 知识库 API 地址（替换为你自己的仓库路径）
const KNOWLEDGE_API_URL =
  "https://api.cnb.cool/<用户名>/<仓库组>/<仓库名>/-/knowledge/base/query";

// CNB 平台会自动注入此环境变量，无需手动配置
const KNOWLEDGE_AUTH_TOKEN = process.env.CNB_TOKEN;

const SERVER_INFO = { name: "my-docs-mcp", version: "1.0.0" };
const SUPPORTED_PROTOCOL_VERSION = "2025-03-26";

定义 MCP Tools

const TOOLS = [
  {
    name: "query_knowledge_base",
    description:
      "Search the documentation knowledge base using semantic vector search. " +
      "Supports both semantic query and keyword-based search.",
    inputSchema: {
      type: "object",
      properties: {
        query: {
          type: "string",
          description: "The search query in natural language.",
        },
        keyword: {
          type: "string",
          description: "Optional keywords, separated by semicolons.",
        },
        top_k: {
          type: "number",
          description: "Max results to return (default: 5, range: 1-10).",
        },
      },
      required: ["query"],
    },
  },
];

知识库查询函数

async function queryKnowledgeBase(query, keyword, topK) {
  const payload = { query };
  if (keyword) payload.keyword = keyword;
  if (topK && topK > 0) payload.top_k = topK;

  const response = await fetch(KNOWLEDGE_API_URL, {
    method: "POST",
    headers: {
      Authorization: KNOWLEDGE_AUTH_TOKEN,
      "Content-Type": "application/json; charset=utf-8",
    },
    body: JSON.stringify(payload),
  });

  if (!response.ok) throw new Error(`API error: ${response.status}`);
  return await response.json();
}

HTTP 入口

export async function onRequest(context) {
  const { request } = context;
  const method = request.method.toUpperCase();

  if (method === "OPTIONS") return new Response(null, { status: 204, headers: CORS_HEADERS });
  if (method === "GET")     return jsonResponse(200, { /* 服务发现信息 */ });
  if (method === "DELETE")  return new Response(null, { status: 200, headers: CORS_HEADERS });

  if (method === "POST") {
    const body = await request.json();
    const acceptHeader = request.headers.get("accept") || "";
    const useSSE = acceptHeader.includes("text/event-stream");

    const result = await handleMCPRequest(body);
    return useSSE ? sseResponse(result) : jsonResponse(200, result);
  }
}

完整代码

MCP Server 的完整实现代码较长，包括 initialize、ping、tools/list、tools/call 等方法的路由和响应格式化。本项目的 cloud-functions/mcp/index.js 内置了 4 个工具（query_knowledge_base、get_project_info、get_quickstart、get_solutions），可作为完整的参考实现。另见 本站 MCP 端点 了解实际效果。

项目结构

my-docs/
├── .cnb.yml                        # CNB 流水线配置
├── edgeone.json                    # EdgeOne Pages 部署配置
├── package.json
├── index.md                        # 首页
├── guide/                          # 文档目录
├── cloud-functions/
│   └── mcp/
│       └── index.js                # MCP Server（Edge Function）
└── .vitepress/
    └── config.mts                  # VitePress 配置