drpy-node MCP Server

这是一个基于 Model Context Protocol (MCP) 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
  • 目录
  • 安装与运行
    • 1. 安装依赖
    • 2. 运行服务
  • 客户端配置 (Trae/Claude Desktop)
  • 可用工具 (Tools)
    • 文件系统操作
    • 爬虫开发与调试 (New)
    • 系统维护与监控 (New)
  • 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：

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：

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：

{
  "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。