# drpy-node MCP Server 这是一个基于 [Model Context Protocol (MCP)](https://modelcontextprotocol.io/) 实现的辅助服务,旨在帮助 AI 助手更方便地维护 `drpy-node` 项目。 通过这个 MCP 服务,AI 可以直接安全地访问项目文件系统、管理爬虫源、检查路由信息、分析日志、查询数据库以及执行基本的运维操作。 ## 目录 - [drpy-node MCP Server](#drpy-node-mcp-server) - [目录](#目录) - [安装与运行](#安装与运行) - [1. 安装依赖](#1-安装依赖) - [2. 运行服务](#2-运行服务) - [客户端配置 (Trae/Claude Desktop)](#客户端配置-traeclaude-desktop) - [可用工具 (Tools)](#可用工具-tools) - [文件系统操作](#文件系统操作) - [爬虫开发与调试 (New)](#爬虫开发与调试-new) - [系统维护与监控 (New)](#系统维护与监控-new) - [AI 交互示例 (Best Practice)](#ai-交互示例-best-practice) ## 安装与运行 本服务位于项目的 `drpy-node-mcp` 目录下,拥有独立的依赖环境。 ### 1. 安装依赖 初次使用前,请确保在 `drpy-node-mcp` 目录下安装了必要的 Node.js 依赖: ```bash cd drpy-node-mcp npm install ``` ### 2. 运行服务 该服务使用 Stdio 传输协议,通常由支持 MCP 的客户端(如 Claude Desktop、Cursor、VS Code 插件等)自动启动。 如果需要手动调试运行: ```bash node index.js ``` ## 客户端配置 (Trae/Claude Desktop) 要将此 MCP 服务添加到 Trae 或其他支持 MCP 的客户端,请在客户端的 MCP 配置文件(通常是 `config.json`)中添加以下内容: ```json { "mcpServers": { "drpy-node-mcp": { "command": "node", "args": [ "E:/gitwork/drpy-node/drpy-node-mcp/index.js" ] } } } ``` > **注意**: 请确保 `args` 中的路径是您本地机器上 `index.js` 的绝对路径。 ## 可用工具 (Tools) 本服务提供以下工具供 AI 调用,旨在覆盖项目维护的全生命周期。 ### 文件系统操作 * **`list_directory`** * 描述: 列出项目中的文件和目录。 * 参数: `path` (可选,默认为项目根目录 `.`) * 用途: 探索项目结构。 * **`read_file`** * 描述: 读取指定文件的内容(支持自动解密 DS 格式的加密 JS 源文件)。 * 参数: `path` (必填) * 用途: 读取代码、配置文件等。 * **`write_file`** * 描述: 写入内容到文件(自动创建目录)。 * 参数: `path` (必填), `content` (必填) * 用途: 修改代码、新建文件。 * **`delete_file`** * 描述: 删除指定的文件或目录。 * 参数: `path` (必填) * 用途: 清理废弃文件。 ### 爬虫开发与调试 (New) 这些工具专门为编写和调试 drpy 爬虫源(JS)设计,赋予 AI 强大的代码理解和验证能力。 * **`list_sources`** * 描述: 列出 `spider/js/` 和 `spider/catvod/` 下的所有源文件。 * 用途: 快速概览现有爬虫源。 * **`fetch_spider_url`** * 描述: 使用 drpy-node 的请求库 (`req`) 抓取 URL。 * 参数: `url` (必填), `options` (可选: method, headers, data) * 用途: 调试目标网站的连通性、反爬策略(如 Headers 校验)。 * **`debug_spider_rule`** * 描述: 使用 drpy 的解析规则(pdfa/pdfh/pd)解析 HTML 或 URL 内容。 * 参数: `rule` (规则), `mode` (模式), `html` 或 `url` * 用途: 验证选择器(CSS Selector/Regex)是否正确,无需运行完整爬虫。 * **`validate_spider`** * 描述: 验证爬虫源文件的语法和基本结构。 * 参数: `path` (必填) * 用途: 确保编写的代码没有语法错误且包含必要的 `rule` 定义。 * **`get_spider_template`** * 描述: 获取标准的 drpy JS 爬虫模板。 * 用途: AI 生成新爬虫时的起手式。 * **`get_drpy_libs_info`** * 描述: 获取 drpy 环境中可用的全局函数和库信息(如 `pdfa`, `req`, `CryptoJS` 等)。 * 用途: 帮助 AI 了解可用的 API 和工具函数。 * **`check_syntax`** * 描述: 通用的 JS 语法检查工具。 * 参数: `path` (必填) * 用途: 快速检查任何 JS 文件的语法正确性。 ### 系统维护与监控 (New) 用于项目运行时的状态监控和配置管理。 * **`read_logs`** * 描述: 读取最新的应用程序日志(支持日志轮转)。 * 参数: `lines` (读取行数,默认 50) * 用途: 排查运行时错误、分析系统行为。 * **`sql_query`** * 描述: 对 `database.db` 执行只读 SQL 查询 (SELECT)。 * 参数: `query` (SQL 语句) * 用途: 检查数据库状态、用户数据或缓存记录。 * **`manage_config`** * 描述: 读取或更新项目配置 (`config/env.json`)。 * 参数: `action` (get/set), `key` (支持点号嵌套), `value` * 用途: 动态调整系统参数(如端口、超时设置等)。 * **`get_routes_info`** * 描述: 获取已注册的 Fastify 路由和控制器信息。 * 用途: 了解系统当前的 API 暴露情况。 * **`restart_service`** * 描述: 重启 drpy-node 服务 (PM2)。 * 用途: 应用配置更改或代码更新后重启服务。 ## AI 交互示例 (Best Practice) **场景 1:修复爬虫源** > User: "XX 网站的爬虫好像失效了,列表页解析不到数据。" > AI Action: > 1. 调用 `fetch_spider_url` 获取目标网页源码,确认网站是否能访问或有反爬。 > 2. 读取原爬虫代码 (`read_file`)。 > 3. 调用 `debug_spider_rule` 测试原有规则是否还能匹配到内容。 > 4. 如果规则失效,调整规则并再次测试。 > 5. 确认修复后,使用 `write_file` 更新代码。 **场景 2:系统故障排查** > User: "服务好像报错了,看一下日志。" > AI Action: > 1. 调用 `read_logs` 获取最近的错误堆栈。 > 2. 根据错误信息定位相关代码文件。 > 3. 分析并提出修复建议。 **场景 3:配置修改** > User: "把服务端口改成 3000。" > AI Action: > 1. 调用 `manage_config` 读取当前配置,确认键名(如 `port` 或 `server.port`)。 > 2. 调用 `manage_config` (action=set) 更新配置。 > 3. 调用 `restart_service` 使配置生效。