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设置 Port MCP 服务器

Port 模型上下文协议 (MCP) 服务器提供与流行开发环境的无缝集成，允许您直接从编辑器或 IDE 访问 Port 的 AI 模型。本指南将引导您在各种工具中设置 MCP 服务器。

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什么是 MCP？

模型上下文协议 (MCP) 是 AI 助手安全访问外部资源和工具的标准化方式。Port MCP 服务器允许您：
  • 列出和搜索 AI 模型，可用于 Port
  • 提交请求到任何模型端点
  • 检查状态并从队列系统检索结果
  • 上传文件并管理模型模式
  • 管理 API 认证无缝

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先决条件

在设置 MCP 服务器之前，请确保您拥有：
  1. Node.js 已安装（版本 18 或更高）
  2. Port API 密钥来自您的控制台
  3. 您首选的编辑器/IDE 已安装

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安装

Port MCP 服务器可作为 npm 包使用： 
npm install -g @portmoda/mcp-server
或直接使用 npx（推荐）： 
npx @portmoda/mcp-server

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按编辑器配置

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Cursor

Cursor 通过其配置文件支持 MCP。在项目根目录创建或更新 .cursor/mcp.json： 
{
  "mcpServers": {
    "port-mcp-server": {
      "command": "npx",
      "args": ["@portmoda/mcp-server"]
    }
  }
}
用户设置中的替代全局配置：
  1. 打开Cursor设置
  2. 导航到”MCP Servers”
  3. 添加新服务器：
    • Name: port-mcp-server
    • Command: npx
    • Args: @portmoda/mcp-server

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VS Code

对于支持 MCP 的 VS Code（需要兼容扩展）： 创建.vscode/mcp.json： 
{
  "mcpServers": {
    "port-mcp-server": {
      "command": "npx",
      "args": ["@portmoda/mcp-server"],
      "env": {
        "PORT_KEY": "your-api-key-here"
      }
    }
  }
}

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Cline

Cline 通过其设置支持 MCP 服务器。添加到您的 Cline 配置： 
{
  "mcpServers": {
    "port": {
      "command": "npx",
      "args": ["@portmoda/mcp-server"],
      "description": "Port AI model access"
    }
  }
}

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Windsurf

对于 Windsurf IDE，在工作区设置中配置 MCP： 
{
  "mcp": {
    "servers": {
      "port-mcp-server": {
        "command": "npx",
        "args": ["@portmoda/mcp-server"],
        "timeout": 30000
      }
    }
  }
}

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Claude Desktop

添加到您的 Claude Desktop 配置文件： macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json 
{
  "mcpServers": {
    "port-mcp-server": {
      "command": "npx",
      "args": ["@portmoda/mcp-server"]
    }
  }
}

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其他兼容MCP的工具

对于任何其他支持 MCP 的工具，请使用此通用配置模式： 
{
  "mcpServers": {
    "port-mcp-server": {
      "command": "npx",
      "args": ["@portmoda/mcp-server"],
      "env": {
        "PORT_KEY": "${PORT_KEY}"
      }
    }
  }
}

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环境设置

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设置您的API密钥

您可以通过几种方式配置 Port API 密钥：

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选项1：环境变量（推荐）

export PORT_KEY="your-api-key-here"
对于Windows： 
set PORT_KEY=your-api-key-here

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选项2：配置文件

一些编辑器允许您直接在 MCP 配置中设置环境变量： 
{
  "mcpServers": {
    "port-mcp-server": {
      "command": "npx",
      "args": ["@portmoda/mcp-server"],
      "env": {
        "PORT_KEY": "your-api-key-here"
      }
    }
  }
}

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选项3：运行时配置

MCP 服务器还支持使用 set-port-key 工具在运行时设置 API 密钥。

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可用的MCP工具

配置完成后，您将通过 AI 助手访问这些工具：

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模型管理

  • list-models - 浏览所有可用的 AI 模型
  • search-models - 按关键字查找模型
  • model-schema - 获取特定模型的输入/输出模式

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请求管理

  • submit - 向模型端点提交请求
  • status - 检查请求状态和日志
  • result - 检索完成的结果
  • cancel - 取消运行中的请求
  • subscribe - 提交并等待完成

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文件管理

  • upload - 将文件上传到 Port 存储

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使用示例

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列出可用模型

使用 list-models 工具向我展示可用的 AI 模型。

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生成图像

使用 submit 工具通过 black-forest-labs/flux-1.1-pro/text-to-image 端点生成图像。
使用提示："夕阳下的宁静山景"

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检查请求状态

检查请求 ID 的状态：pd_xxxxxx

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故障排除

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常见问题

找不到 MCP 服务器
  • 确保 Node.js 已安装且可访问
  • 尝试全局安装：npm install -g @portmoda/mcp-server
  • 验证命令路径是否正确
认证错误
  • 检查您的 PORT_KEY 环境变量是否已设置
  • 在 Port 控制台验证您的 API 密钥是否有效
  • 尝试使用 set-port-key 工具设置密钥
连接超时
  • 在配置中增加超时值
  • 检查您的互联网连接
  • 验证 Port API 状态
权限错误
  • 确保配置文件有适当的文件权限
  • 尝试使用适当的用户权限运行

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获取帮助

如果您遇到问题：
  1. 查看 Port 文档
  2. 查看您编辑器的 MCP 文档
  3. 在 GitHub 上提出问题

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下一步

配置 MCP 服务器后：
  1. 探索模型：使用 list-models 查看所有可用的 AI 功能
  2. 尝试示例：从简单的文本转图像或文本转视频生成开始
  3. 构建工作流程：结合多个模型实现复杂的 AI 管道
  4. 监控使用情况：在 Port 控制台 中跟踪您的 API 使用情况
MCP 集成使得将强大的 AI 模型直接整合到您的开发工作流程中变得容易，实现快速原型设计和 AI 驱动功能的无缝集成到您的应用程序中。