EdgeOne Makers：基于函数实现的 MCP Client 与 MCP Server

项目简介

本项目展示了一个基于 EdgeOne Makers 函数技术构建的智能聊天应用。它通过 Web 界面与后端函数进行交互，实现了完整的 MCP（模型上下文协议）工作流。

系统架构由以下核心组件构成：

• MCP Streamable HTTP Server（functions/mcp-server/index.ts）
• MCP Client（functions/mcp-client/index.ts）
• 后端 API（functions/v1/chat/completions/index.ts）作为 MCP HOST，负责协调整个 MCP 工作流

通过这一架构，用户可以在网页中使用强大的 MCP 工具能力，实现"一句话生成在线网页"等智能交互功能。

核心功能

• 交互式聊天界面：基于 Next.js 和 React 构建的现代化、响应式 Web 界面
• 高性能边缘函数：关键业务逻辑部署在高可扩展的 EdgeOne Makers 函数上
• 完整 MCP 实现：基于最新规范的模型上下文协议实现，提供强大的上下文管理和请求路由能力
• 兼容 OpenAI 格式：后端 API 完全支持 OpenAI 格式的请求和响应处理

Streamable HTTP MCP Server

在支持 Streamable HTTP MCP Server 的应用中配置远程 MCP 服务。

{
  "mcpServers": {
    "edgeone-makers-mcp-server": {
      "url": "https://mcp-on-edge.edgeone.site/mcp-server"
    }
  }
}

快速部署

只需点击下方按钮，即可一键部署到 EdgeOne Makers：

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环境变量

变量	是否必填	说明
AI_GATEWAY_BASE_URL	是	网关 Base URL。使用 Makers Models 时填写 https://ai-gateway.edgeone.link/v1。
AI_GATEWAY_API_KEY	是	模型网关 API Key。使用 Makers Models API Key，或任意 OpenAI 兼容供应商的 Key。
AI_GATEWAY_MODEL	否	模型 ID。默认值为 @makers/deepseek-v4-flash（Makers 内置模型）。

关于更换模型调用

本地开发

环境准备

首先，安装依赖并启动开发服务器：

# 安装依赖
npm install
# 或使用其他包管理器
# yarn install / pnpm install / bun install

# 启动开发服务器
npm run dev
# 或使用其他包管理器
# yarn dev / pnpm dev / bun dev

请配置环境变量：复制 .env.example 文件并重命名为 .env，然后填入您的 AI 服务接口配置信息。

启动后，在浏览器中访问 http://localhost:3000 查看应用。

项目结构

• 前端界面：app/page.tsx 包含主要页面逻辑和 UI 组件
• 后端函数：functions 目录下包含所有边缘函数
  • 聊天 API：functions/v1/chat/completions
  • MCP 服务端：functions/mcp-server
  • MCP 客户端：functions/mcp-client

技术文档

了解更多相关技术：

• Next.js 文档 - Next.js 框架特性与 API
• EdgeOne Makers 函数文档 - EdgeOne 无服务器函数详解
• 模型上下文协议 (MCP) - 基于 2025-03-26 版本实现的 Streamable HTTP transport