什么是 YepCode MCP 服务器？
MCP（模型上下文协议）服务器，使 AI 平台能够与YepCode的基础架构进行交互。运行 LLM 生成的脚本，将您的 YepCode 流程转化为 AI 助手可直接使用的强大工具。
为什么选择 YepCode MCP 服务器？
无缝 AI 集成：无需配置即可将 YepCode 流程转换为 AI 就绪工具
实时过程控制：实现人工智能系统与工作流程之间的直接交互
企业级安全性：在 YepCode 隔离的生产就绪环境中执行代码
通用兼容性：与任何支持模型上下文协议的 AI 平台集成
Related MCP server: Vibe Coder MCP
集成指南
YepCode MCP 服务器可以使用远程方法（我们提供 MCP 服务器的托管版本）或本地方法（需要安装 NPX 或 Docker）与Cursor或Claude Desktop等 AI 平台集成。
使用 SSE 服务器的远程方法
注册YepCode Cloud
从您的工作区中获取您的 MCP 服务器 URL： Settings > API credentials 。
将以下配置添加到您的 AI 平台设置：
{
"mcpServers": {
"yepcode-mcp-server": {
"url": "https://cloud.yepcode.io/mcp/sk-c2E....RD/sse"
}
}
}
本地方法
必需的环境变量
使用 NPX
将以下配置添加到您的 AI 平台设置：
{
"mcpServers": {
"yepcode-mcp-server": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "@yepcode/mcp-server"],
"env": {
"YEPCODE_API_TOKEN": "your_api_token_here",
}
}
}
}
使用 Docker
构建容器镜像：
docker build -t yepcode/mcp-server .
将以下配置添加到您的 AI 平台设置：
{
"mcpServers": {
"yepcode-mcp-server": {
"command": "docker",
"args": [
"run",
"-d",
"-e",
"YEPCODE_API_TOKEN=your_api_token_here",
"yepcode/mcp-server"
]
}
}
}
调试
由于 MCP 服务器通过 stdio 进行通信，因此调试起来可能比较棘手。为了简化调试，我们建议使用MCP Inspector ，您可以使用以下命令运行它：
这将启动一个服务器，您可以在浏览器中直接访问调试工具。
YepCode MCP 工具参考
MCP 服务器提供了多种与 YepCode 基础设施交互的工具：
代码执行
运行代码
在 YepCode 的安全环境中执行代码。
// Input
{
code: string; // The code to execute
options?: {
language?: string; // Programming language (default: 'javascript')
comment?: string; // Execution context
settings?: Record<string, unknown>; // Runtime settings
}
}
// Response
{
returnValue?: unknown; // Execution result
logs?: string[]; // Console output
error?: string; // Error message if execution failed
}
MCP 选项
YepCode MCP 服务器支持以下选项：
选项可以作为YEPCODE_MCP_OPTIONS环境变量中的逗号分隔列表传递，也可以作为 MCP 服务器 URL 中的查询参数传递。
// SSE server configuration
{
"mcpServers": {
"yepcode-mcp-server": {
"url": "https://cloud.yepcode.io/mcp/sk-c2E....RD/sse?mcpOptions=disableRunCodeTool,skipRunCodeCleanup"
}
}
}
// NPX configuration
{
"mcpServers": {
"yepcode-mcp-server": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "@yepcode/mcp-server"],
"env": {
"YEPCODE_API_TOKEN": "your_api_token_here",
"YEPCODE_MCP_OPTIONS": "disableRunCodeTool,skipRunCodeCleanup"
}
}
}
}
环境管理
设置环境变量
在 YepCode 工作区中设置环境变量。
// Input
{
key: string; // Variable name
value: string; // Variable value
isSensitive?: boolean; // Whether to mask the value in logs (default: true)
}
删除环境变量
从 YepCode 工作区中删除环境变量。
// Input
{
key: string; // Name of the variable to remove
}
流程执行
MCP 服务器可以将您的 YepCode 流程公开为单独的 MCP 工具，以便 AI 助手直接访问。只需在您的流程中添加mcp-tool标签即可启用此功能（请参阅我们的文档，了解更多关于流程标签的信息）。
每个暴露的进程都会有一个工具： run_ycp_<process_slug> （如果工具名称超过 60 个字符，则为run_ycp_<process_id> ）。
run_ycp_<process_slug>
// Input
{
parameters?: any; // This should match the input parameters specified in the process
options?: {
tag?: string; // Process version to execute
comment?: string; // Execution context
};
synchronousExecution?: boolean; // Whether to wait for completion (default: true)
}
// Response (synchronous execution)
{
executionId: string; // Unique execution identifier
logs: string[]; // Process execution logs
returnValue?: unknown; // Process output
error?: string; // Error message if execution failed
}
// Response (asynchronous execution)
{
executionId: string; // Unique execution identifier
}
获取执行
检索流程执行的结果。
// Input
{
executionId: string; // ID of the execution to retrieve
}
// Response
{
executionId: string; // Unique execution identifier
logs: string[]; // Process execution logs
returnValue?: unknown; // Process output
error?: string; // Error message if execution failed
}
执照
该项目根据 MIT 许可证获得许可 - 有关详细信息，请参阅LICENSE文件。
