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MCP Server · AI代理

cf AI pebble-MCP-worker

Pebble Model Context Protocol (MCP) Worker是一个部署在Cloudflare上的Worker,为外部AI代理(如Anthropic的Claude)提供集中的工具函数,处理核心仓库操作和上下文管理,并使用Cloudflare KV进行持久状态存储。

stdio官方级别未说明来源级核验工具 5wrangler
AI代理TypeScriptClaude

快速开始

作者 / 组织
vishalsund
提供方
vishalsund
运行时
Node.js

工具数量

5

来源目录标注

资源数量

0

来源目录标注

提示词数量

0

来源目录标注

GitHub Star

0

仓库热度

收录来源

1 个

MCP World

选型结论

cf AI pebble-MCP-worker 属于AI代理类 MCP Server,公开资料标注 5 个工具,通过stdio 本地进程接入,适配 Claude,有可以直接复制的安装命令;接入前先确认权限范围。

分类

AI代理

传输方式

stdio

认证方式

无需认证

部署方式

公开资料未说明

安装与配置

安装命令

npx wrangler types

公开命令不是通用的启动方式,拼不出可靠配置示例;请在客户端 MCP 配置里按官方文档填写 command 和 args。

上手步骤

  1. 1

    准备运行环境

    stdio 服务在本地起进程,需要先装好 Node.js,再按安装命令拉取依赖。

  2. 2

    安装服务

    复制下面的安装命令执行;命令里带占位符的位置换成自己的密钥或路径。

  3. 3

    写入客户端配置

    在客户端的 MCP 配置里填启动命令和参数,保存后完全退出客户端再打开,让新配置生效。

  4. 4

    验证是否可用

    连接成功后客户端会列出 5 个工具,随便调一个只读工具确认能返回结果。

接入前确认

不要直接授予不必要的文件、网络或账号权限;先核对安装命令和配置内容。

详细介绍

Pebble模型上下文协议(MCP)工作器

该项目部署了一个Cloudflare Worker,作为外部AI代理(如Anthropic的Claude)的集中工具功能集。它使用Cloudflare KV进行持久状态存储,处理核心存储库操作和上下文管理。

Worker遵循HTTP上的简单JSON-RPC风格接口,客户端在POST请求中发送toolName和args,Worker返回JSON结果。

访问

生产实例在Cloudflare全球网络上实时运行。 环境URL 生产MCP端点https://pebble.pebble-assistant.workers.dev/

要与MCP通信,您必须发送一个带有JSON有效载荷的POST请求。

刀具调用格式

与此Worker的所有交互都必须使用具有JSON正文的POST请求,其结构如下: 密钥类型描述 toolName字符串要执行的函数的名称(例如,“analyze_colowset”)。 args对象包含指定工具所需参数的JSON对象。

POST请求体示例(获取上下文)


{
    "toolName": "get_agent_context",
    "args": {
        "repo_id": "repo-Pebble-ID-1"
    }
}

项目设置和当地发展

按照以下步骤获取项目的本地副本以进行开发和测试。

先决条件

您必须安装以下内容:

Node.js (v18 or higher)

npm (Node Package Manager)

Wrangler (Cloudflare Workers CLI)
  1. 克隆存储库

git clone [YOUR_REPO_URL]
cd pebble
  1. 再进行

安装所有必要的包,包括wrangler和TypeScript依赖项。

npm install
  1. 配置KV绑定

该项目使用Cloudflare KV(键值存储)进行持久化。绑定是在wrangler.json中配置的。

运行types命令以确保TypeScript识别PEBBLE_STORAGE KV绑定:

npx wrangler types
  1. 本地运行(使用KV持久性)

wrangler-dev命令启动本地服务器,并在您的计算机上创建一个模拟的KV存储,允许您在不部署的情况下测试持久性。

npx wrangler dev

工人可通过以下方式联系http://localhost:8787/.

工具参考(关键功能)

此Worker为AI代理提供以下工具: 工具名称描述持久性 analyze_colowed处理文件内容并返回摘要(行、扩展名)。不 get_agent_context检索给定repo_id的持久键值上下文数据。是(KV) update_agent_context更新/保存给定repo_id的键值上下文数据。是(KV) generate_rereadme根据文件内容和现有上下文生成readme。否 update_worklog为repo_id在持久工作日志中追加一个新条目。Yes(KV)

使用PowerShell进行测试

您可以直接针对您的实时端点测试KV持久性(https://pebble.pebble-assistant.workers.dev/)使用PowerShell。

测试写入(update_agent_context)


$headers = @{"Content-Type" = "application/json"}
$updateBody = '{
    "toolName": "update_agent_context",
    "args": {
        "repo_id": "TEST-PERSISTENCE",
        "context_data": {
            "status": "Ready",
            "deployed_by": "Visha"
        }
    }
}'

Invoke-RestMethod -Uri "https://pebble.pebble-assistant.workers.dev/" -Method Post -Headers $headers -Body $updateBody\

测试读取(get_agent_context)


$readBody = '{
    "toolName": "get_agent_context",
    "args": {
        "repo_id": "TEST-PERSISTENCE"
    }
}'

Invoke-RestMethod -Uri "https://pebble.pebble-assistant.workers.dev/" -Method Post -Headers $headers -Body $readBody

如果读取请求返回了更新请求写入的数据,则您的实时KV持久性工作正常

工具与能力

工具数量

5

资源数量

0

提示词数量

0

能力标签

AI代理TypeScript本地部署上下文管理仓库操作CloudflareWorker持久存储

支持客户端

Claude

数量来自来源目录的标注,具体工具清单以官方文档为准。

典型使用场景

多步任务编排

把拆解、检索、执行串成一条链,模型按步骤调用工具。

长期上下文

把会话、笔记和知识放到外部存储,换个会话还能接着做。

接自有流程

把内部系统和模型连起来,让助手调用已有的工作流。

选择建议

值得选的地方

  • 只提供 5 个工具,职责集中,接入后不容易误操作。
  • 有现成的安装命令,不用自己找入口,照着跑就能起服务。
  • 公开说明写得比较完整,接入前能看清能力边界。

先想清楚的地方

  • stdio 方式要求本地装好 Node.js,换机器要重新装一遍。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以官方仓库为准。

更适合

  • 需要在AI代理场景里让模型直接调用外部能力的人。
  • 已经在用 Claude 的用户,接入路径最短。
  • 想先快速试一下、能接受在本地跑服务的人。

不太适合

  • 完全不想在本地装环境的人。
  • 需要厂商级 SLA 和技术支持的生产环境。

同类对比

5 个同类
MCP Server工具数传输方式安装命令收录来源最后核验
cf AI pebble-MCP-worker

MCP World · 本页

5stdio有1 个2026-05-17
Everything Claude Code

MCP World

0stdio有1 个2026-05-17
Filesystem 560c4363

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13未说明未标注2 个2026-05-17
Time 7365cb6d

MCP.so

2SSE有2 个2026-05-17
Server Everything (everything)

MCP World

11stdio有1 个2026-05-17

按同分类和工具数量挑出最接近的几条,字段以各自详情页为准。

常见问题

5 条

cf AI pebble-MCP-worker 怎么安装?

公开资料给出的安装命令是 npx wrangler types,运行环境为 Node.js。装完后按客户端要求写进 MCP 配置,重启客户端生效。

cf AI pebble-MCP-worker 怎么在 Claude Desktop、Cursor 里配置?

它是stdio 本地进程,客户端配置里要写启动命令和参数,运行环境是 Node.js;保存后完全退出客户端再打开,配置才会生效。

cf AI pebble-MCP-worker 收费吗?

本站只整理公开资料,不代收费用,也没有标注具体价格。是否收费取决于服务本身和背后的接口额度,正式使用前按官方说明确认。

cf AI pebble-MCP-worker 需要 API Key 吗?

公开资料标注为无需认证,装好就能连;如果实际调用时报鉴权错误,按官方文档补上凭据。

cf AI pebble-MCP-worker 支持哪些客户端?

公开资料标注支持 Claude;其他客户端只要能配置 MCP Server,也能用同样的命令或地址接入。

来源信息

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