Which integrations are available for this server?

Generates code examples for interacting with the Google Sheets API, including tools for reading spreadsheet data, appending rows, updating specific indices, and deleting content. Provides a comprehensive suite of tools for IoT device management via MQTT, allowing users to create devices, publish messages with QoS support, subscribe to topics, and register custom message handlers.

How do I use MCP API Bridge Server?

1. Click on "Install Server". 2. Wait a few minutes for the server to deploy. Once ready, it will show a "Started" state. 3. In the chat, type @ followed by the MCP server name and your instructions, e.g., "@MCP API Bridge Server generate code to append \['John', 25] to the Google Sheet at https://docs.google.com/sheet/id" That's it! The server will respond to your query, and you can continue using it as needed. Here is a step-by-step guide with screenshots.

MCP API Bridge Server

一個 Model Context Protocol (MCP) 伺服器，用於串接 Google Sheets API、Azure AI API 和 MQTT API。

功能特色

🗃️ Google Sheets API

產生新增資料到試算表的程式碼範例
產生讀取試算表所有資料的程式碼範例
產生更新指定列資料的程式碼範例
產生刪除指定列資料的程式碼範例
產生覆蓋整張試算表的程式碼範例

🤖 Azure AI API

產生使用 Azure AI (GPT-4o-mini) 的程式碼範例
支援同步和串流模式的程式碼範例
WebSocket 程式碼實作範例

📡 MQTT API

建立 IoT 裝置連線
發布 MQTT 訊息 (同步/非同步)
訂閱 MQTT 主題
註冊訊息處理器
支援 QoS 等級設定

安裝與設定

前置需求

Node.js 18.0.0 或更高版本
npm 或 yarn
Cursor IDE (如果要在 Cursor 中使用)

🚀 快速安裝 (推薦)

1. 全域安裝 MCP API Bridge

npm install -g https://github.com/marty5499/mcp-api-bridge.git

2. 在 Cursor 中設定 MCP

找到並編輯 Cursor 的 MCP 設定檔案：

macOS:

~/.cursor/mcp.json

Linux:

~/.config/cursor/mcp.json

Windows:

%APPDATA%\Cursor\mcp.json

在設定檔案中加入以下配置：

{ "mcpServers": { "api-bridge": { "command": "mcp-api-bridge", "env": {} } } }

3. 重啟 Cursor

重啟 Cursor IDE 使設定生效。

🔄 更新到最新版本

當有新版本發布時，使用以下命令更新：

npm update -g https://github.com/marty5499/mcp-api-bridge.git

🛠️ 開發者安裝 (本地開發)

如果您想要修改或開發此專案：

複製專案

git clone https://github.com/marty5499/mcp-api-bridge.git cd mcp-api-bridge

安裝依賴套件

npm install

本地測試

# 測試工具列表 echo '{"jsonrpc": "2.0", "id": 1, "method": "tools/list"}' | node mcp-api-bridge.js # 啟動開發模式（檔案監控） npm run dev

使用方式

✅ 驗證安裝

安裝完成後，您可以在 Cursor 中看到 MCP API Bridge 伺服器已連線，並可使用以下 11 個工具：

Google Sheets API (5個工具)：產生 API 操作程式碼範例
Azure AI API (1個工具)：產生 AI 對話程式碼範例
MQTT API (5個工具)：完整的 IoT 裝置管理功能

可用工具

Google Sheets API 工具

google_sheet_append - 產生新增資料的程式碼範例

{ "url": "https://docs.google.com/spreadsheets/d/your-sheet-id/edit", "values": ["張三", "25", "工程師", "2024-01-15"] }

google_sheet_get - 產生讀取資料的程式碼範例

{ "url": "https://docs.google.com/spreadsheets/d/your-sheet-id/edit" }

google_sheet_update - 產生更新資料的程式碼範例

{ "url": "https://docs.google.com/spreadsheets/d/your-sheet-id/edit", "rowIdx": 2, "cols": ["李四", "30", "設計師", "2024-01-16"] }

google_sheet_delete - 產生刪除資料的程式碼範例

{ "url": "https://docs.google.com/spreadsheets/d/your-sheet-id/edit", "rowIdx": 3 }

google_sheet_save - 產生覆蓋資料的程式碼範例

{ "url": "https://docs.google.com/spreadsheets/d/your-sheet-id/edit", "rows": [ ["姓名", "年齡", "職業", "日期"], ["王五", "28", "產品經理", "2024-01-17"] ] }

Azure AI API 工具

azure_ai_chat - 產生 Azure AI 程式碼範例

{ "prompt": "我需要一個聊天機器人的程式碼範例", "streaming": false }

MQTT API 工具

mqtt_device_create - 建立裝置

{ "deviceId": "sensor001" }

mqtt_publish - 發布訊息

{ "deviceId": "sensor001", "topic": "server001.data", "payload": { "temperature": 25.5, "humidity": 60.2 }, "qos": 0 }

mqtt_publish_sync - 同步發布

{ "deviceId": "client001", "topic": "server001.getConfig", "payload": { "configType": "network" }, "timeout": 10000, "qos": 1 }

mqtt_register_handler - 註冊處理器

{ "deviceId": "server001", "action": "data", "handlerCode": "const { payload } = message; console.log('處理資料:', payload); return { status: 'ok' };" }

mqtt_subscribe - 訂閱主題

{ "deviceId": "monitor001", "topic": "alerts/+", "qos": 1 }

API 端點資訊

Google Sheets API

基礎 URL: https://hshgpt.webduino.tw/api/sheets/
支援操作: append, get, update, del, save

Azure AI API

WebSocket URL: wss://hshgpt.webduino.tw
協定: WebSocket 串流通訊

MQTT API

Broker URL: wss://mqtt-edu.webduino.io/mqtt
認證: username: hsh2025, password: hsh2025

實際應用範例

1. IoT 資料收集系統

// 步驟 1: 建立感測器裝置 await mcp.call('mqtt_device_create', { deviceId: 'temperature_sensor' }); // 步驟 2: 建立資料伺服器 await mcp.call('mqtt_device_create', { deviceId: 'data_server' }); // 步驟 3: 註冊處理器，將資料記錄到 Google Sheets await mcp.call('mqtt_register_handler', { deviceId: 'data_server', action: 'logData', handlerCode: ` const { payload } = message; // 這裡可以調用 Google Sheets API 記錄資料 console.log('記錄資料:', payload); return { status: 'logged' }; ` }); // 步驟 4: 感測器發送資料 await mcp.call('mqtt_publish', { deviceId: 'temperature_sensor', topic: 'data_server.logData', payload: { temperature: 23.5, location: '會議室A', timestamp: new Date().toISOString() } });

2. AI 輔助資料分析

// 步驟 1: 讀取試算表資料 const data = await mcp.call('google_sheet_get', { url: 'https://docs.google.com/spreadsheets/d/sales-data/edit' }); // 步驟 2: 產生 Azure AI 分析程式碼 const aiCodeExample = await mcp.call('azure_ai_chat', { prompt: '我需要一個分析銷售資料的 AI 程式碼範例', streaming: false }); // 步驟 3: 根據產生的程式碼範例，實作 AI 分析功能 // (這裡需要開發者根據範例程式碼進行實作) console.log('產生的 AI 程式碼範例:', aiCodeExample.content[0].text);

錯誤處理

所有工具調用都包含錯誤處理機制：

Google Sheets API: 檢查 URL 格式和 API 回應
Azure AI API: WebSocket 連線錯誤和逾時處理
MQTT API: 連線狀態檢查和裝置管理

專案結構

mcp-api-bridge/ ├── mcp-api-bridge.js # 主要 MCP 伺服器檔案 ├── lib/ │ └── iotDevice.js # MQTT IoT 裝置類別 ├── examples/ │ └── usage-examples.js # 使用範例 ├── docs/ │ └── changelog.md # 變更日誌 ├── package.json # 專案設定 ├── .gitignore # Git 忽略設定 └── README.md # 專案說明

📦 GitHub 儲存庫

儲存庫 URL: https://github.com/marty5499/mcp-api-bridge
授權: MIT License
語言: JavaScript (Node.js)

開發指南

新增工具

在 setupToolHandlers() 中定義工具 schema
實作對應的處理函數
新增到 CallToolRequestSchema 的 switch 語句中

測試

# 執行範例 node examples/usage-examples.js # 測試 MCP 伺服器連線 echo '{"jsonrpc": "2.0", "id": 1, "method": "tools/list"}' | node mcp-api-bridge.js # 測試特定工具 (Google Sheets) echo '{"jsonrpc": "2.0", "id": 2, "method": "tools/call", "params": {"name": "google_sheet_get", "arguments": {"url": "https://docs.google.com/spreadsheets/d/test/edit"}}}' | node mcp-api-bridge.js # 測試全域安裝版本 echo '{"jsonrpc": "2.0", "id": 1, "method": "tools/list"}' | mcp-api-bridge

🔧 疑難排解

問題：Cursor 中看不到 MCP 伺服器

檢查 ~/.cursor/mcp.json 設定檔案格式是否正確
確認已重啟 Cursor IDE
檢查終端機中是否能執行 mcp-api-bridge 命令

問題：工具調用失敗

檢查網路連線狀況
確認 API 端點可正常訪問
查看 MCP 伺服器日誌輸出

問題：更新後功能異常

# 清除 npm 快取並重新安裝 npm cache clean --force npm uninstall -g mcp-api-bridge npm install -g https://github.com/marty5499/mcp-api-bridge.git

授權

MIT License

貢獻

歡迎提交 Issues 和 Pull Requests！

更新日誌

v1.0.2 (2025-01-15)

🔧 修正 Google Sheets API 工具功能 - 產生程式碼範例而非直接調用 API
🚀 支援全域安裝和 Cursor MCP 配置
📖 完整的安裝和配置指南
🛠️ 疑難排解和測試指南

v1.0.1 (2024-01-20)

🔧 修正 Azure AI API 工具功能定位
📖 更新相關文件和範例

v1.0.0 (2024-01-20)

初始版本發布
支援 Google Sheets、Azure AI、MQTT API
完整的 MCP 工具實作
提供使用範例和文件