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設定 Port MCP 伺服器

Port 模型內容協定 (MCP) 伺服器提供與熱門開發環境的無縫整合，讓您可以直接從您的編輯器或 IDE 存取 Port 的 AI 模型。本指南將引導您完成各種工具的 MCP 伺服器設定。

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什麼是 MCP？

模型內容協定 (MCP) 是 AI 助理安全存取外部資源和工具的標準化方式。Port MCP 伺服器可讓您：
  • 列出和搜尋 Port 上可用的 AI 模型
  • 提交請求至任何模型端點
  • 檢查狀態並從佇列系統擷取結果
  • 上傳檔案並管理模型結構描述
  • 無縫管理 API 驗證

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先決條件

在設定 MCP 伺服器之前，請確保您已具備：
  1. 已安裝 Node.js (版本 18 或更高)
  2. 從您的儀表板取得的 Port API 金鑰
  3. 您偏好的編輯器/IDE 已安裝

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安裝

Port MCP 伺服器可作為 npm 套件提供： 
npm install -g @portmoda/mcp-server
或直接使用 npx (建議)： 
npx @portmoda/mcp-server

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按編輯器設定

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Cursor

Cursor 透過其設定檔支援 MCP。在您的專案根目錄中建立或更新 .cursor/mcp.json： 
{
  "mcpServers": {
    "port-mcp-server": {
      "command": "npx",
      "args": ["@portmoda/mcp-server"]
    }
  }
}
替代的全域設定在您的使用者設定中：
  1. 開啟 Cursor 設定
  2. 導覽至「MCP 伺服器」
  3. 新增一個新伺服器，並包含：
    • 名稱：port-mcp-server
    • 指令：npx
    • 參數：@portmoda/mcp-server

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VS Code

對於具有 MCP 支援的 VS Code (需要相容的擴充功能)： 建立 .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 透過其設定支援 MCP 伺服器。新增至您的 Cline 設定： 
{
  "mcpServers": {
    "port": {
      "command": "npx",
      "args": ["@portmoda/mcp-server"],
      "description": "Port AI 模型存取"
    }
  }
}

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Windsurf

對於 Windsurf IDE，在工作區設定中設定 MCP： 
{
  "mcp": {
    "servers": {
      "port-mcp-server": {
        "command": "npx",
        "args": ["@portmoda/mcp-server"],
        "timeout": 30000
      }
    }
  }
}

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Claude Desktop

新增至您的 Claude Desktop 設定檔： 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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其他與 MCP 相容的工具

對於任何其他支援 MCP 的工具，請使用此通用設定模式： 
{
  "mcpServers": {
    "port-mcp-server": {
      "command": "npx",
      "args": ["@portmoda/mcp-server"],
      "env": {
        "PORT_KEY": "${PORT_KEY}"
      }
    }
  }
}

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環境設定

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設定您的 API 金鑰

您可以透過多種方式設定您的 Port API 金鑰：

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選項 1：環境變數 (建議)

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

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選項 2：設定檔

有些編輯器允許您直接在 MCP 設定中設定環境變數： 
{
  "mcpServers": {
    "port-mcp-server": {
      "command": "npx",
      "args": ["@portmoda/mcp-server"],
      "env": {
        "PORT_KEY": "your-api-key-here"
      }
    }
  }
}

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選項 3：執行階段設定

MCP 伺服器也支援在執行階段使用 set-port-key 工具設定 API 金鑰。

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可用的 MCP 工具

設定完成後，您將可以透過您的 AI 助理存取這些工具：

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模型管理

  • list-models - 瀏覽所有可用的 AI 模型
  • search-models - 依關鍵字尋找模型
  • model-schema - 取得特定模型的輸入/輸出結構描述

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請求管理

  • submit - 提交請求至模型端點
  • status - 檢查請求狀態和日誌
  • result - 擷取已完成的結果
  • cancel - 取消執行中的請求
  • subscribe - 提交並等待完成

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檔案管理

  • upload - 上傳檔案至 Port 儲存空間

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使用範例

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列出可用模型

使用 list-models 工具向我顯示有哪些可用的 AI 模型。

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生成圖像

使用 submit 工具，透過 black-forest-labs/flux-1.1-pro/text-to-image 端點生成圖像。
使用提示：「日落時寧靜的山景」

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檢查請求狀態

檢查請求 ID：pd_xxxxxx 的狀態

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疑難排解

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常見問題

找不到 MCP 伺服器
  • 確保已安裝 Node.js 且可存取
  • 嘗試全域安裝：npm install -g @portmoda/mcp-server
  • 驗證指令路徑是否正確
驗證錯誤
  • 檢查您的 PORT_KEY 環境變數是否已設定
  • 在 Port 儀表板 驗證您的 API 金鑰是否有效
  • 嘗試使用 set-port-key 工具設定金鑰
連線逾時
  • 增加您設定中的逾時值
  • 檢查您的網際網路連線
  • 驗證 Port API 狀態
權限錯誤
  • 確保設定檔具有適當的檔案權限
  • 嘗試使用適當的使用者權限執行

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取得協助

如果您遇到問題：
  1. 檢查 Port 文件
  2. 檢閱您編輯器的 MCP 文件
  3. 在 GitHub 上提出問題

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後續步驟

設定好您的 MCP 伺服器後：
  1. 探索模型：使用 list-models 查看所有可用的 AI 功能
  2. 嘗試範例：從簡單的文字轉圖像或文字轉影片生成開始
  3. 建構工作流程：結合多個模型以建立複雜的 AI 管線
  4. 監控使用情況：在 Port 儀表板 中追蹤您的 API 使用情況
MCP 整合讓您可以輕鬆地將強大的 AI 模型直接整合到您的開發工作流程中，從而在您的應用程式中實現快速原型設計和無縫的 AI 驅動功能。