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Code With The Flow

MCP Server

一款基于自然语言提示生成、预览和部署单页网页应用的生成式AI工具,支持快速原型设计和迭代开发。

工具数

0

提示词数

0

GitHub Stars

0

资源数

0
AI生成开发工具Python

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息,不托管安装包,也不代用户安装。

作者 / 组织

deprecated-work

提供方

deprecated-work

最后核验

2026/5/17 20:23

快速接入

先看主来源和安装命令,再打开仓库或文档;下面只保留这个条目的关键接入事实。

命令预览

pip install -r requirements.txt

详细介绍

代码与流

查看内部所有已部署的项目 vibecode部署项目

代码与流 是一个生成式人工智能应用程序,允许用户从自然语言提示符创建、预览和部署单页web应用程序。它旨在成为一个无缝直观的工具,用于快速原型制作和开发,使您能够通过简单的描述将您的想法变为现实。

特性

  • 人工智能驱动的创作:使用自然语言提示生成单页应用程序。
  • 实时预览:立即获得一个公共URL,以实时预览您的创作。我们的预览系统运行在一个小型VPS上,并利用付费计划从单个配置文件中启动多个稳定的端口转发预览。
  • 迭代开发:使用后续提示修改和更新您的应用程序。
  • 一个命令部署:使用单个命令将完成的应用程序部署到永久公共URL。
  • WhatsApp集成:通过Puch AI通过WhatsApp与应用程序交互。

原理

该应用程序构建在客户端-服务器架构上。后端是一个 模型上下文协议(MCP) 服务器,它公开了一组用于创建、预览和部署应用程序的工具。MCP是一个开放标准,允许大型语言模型(LLM)应用程序和外部系统之间进行无缝通信。

当用户发送提示(例如通过WhatsApp)时,MCP服务器会调用相应的工具,然后该工具与生成模型交互,创建一个完整的、自包含的HTML文件,其中包含内联CSS和JavaScript。

可用工具

MCP服务器公开了以下工具:

  • vibecode:

- 描述:从提示创建简单的单文件web应用程序。 - 用法:采用自然语言提示并为应用程序生成初始HTML、CSS和JavaScript。

  • preview_app:

- 描述:创建临时公共URL以预览生成的应用程序。 - 用法:为项目启动一个本地web服务器,并使用ngrok创建一个安全的公共隧道。

  • modify_app:

- 描述:根据用户反馈修改现有应用程序。 - 用法:接受用户反馈,读取现有代码,并使用LLM应用请求的更改。

  • deploy_app:

- 描述:使用Surge.sh将web应用程序部署到永久公共URL。 - 用法:将项目发布到唯一 .surge.sh 域。

  • validate:

- 描述:MCP服务器验证连接所需的工具。 - 用法:客户端用于确认与服务器的成功连接。

项目结构

此存储库包含应用程序的完整源代码。

.
├── .gitignore
├── pyproject.toml      # Project metadata and build configuration
├── README.md
├── requirements.txt    # Python dependencies
└── src/
    ├── app.py          # Defines the MCP tools for user interaction
    ├── config.py       # Application configuration
    ├── llm.py          # Functions for interacting with the generative AI model
    ├── main.py         # Main entry point to start the MCP server
    ├── preview.py      # Manages live application previews
    └── utils.py        # Utility functions

入门指南

先决条件

  • Python 3.9+
  • Node.js和npm(用于通过 surge)
  • 与生成式人工智能提供商(例如,Gemini的谷歌人工智能)的帐户
  • 用于创建公共网址的ngrok帐户。

安装

  1. 克隆存储库:
   git clone https://github.com/your-username/code-with-the-flow.git
   cd code-with-the-flow
  1. 安装Python依赖项:
   pip install -r requirements.txt
  1. 安装部署工具:
   npm install -g surge

配置

  1. 创建一个 .env 文件 在项目的根目录中,使用以下环境变量:
   GEMINI_API_KEY="your-gemini-api-key"
   GOOGLE_CLOUD_PROJECT="your-gcp-project-id"
   GOOGLE_CLOUD_LOCATION="your-gcp-location"
   PUCH_AI_API_KEY="your-puch-ai-api-key"
   MY_NUMBER="your-phone-number-for-validation"
  1. 登录Surge:

在终端中运行以下命令登录Surge.sh帐户。这是部署所必需的。

   npx surge login

用法

在本地运行服务器

设置好所有内容后,您可以通过运行以下命令启动应用程序:

python src/main.py

这将启动MCP服务器并创建ngrok隧道。您将在控制台输出中看到MCP服务器的公共URL。

与Puch AI的WhatsApp服务器集成

此应用程序旨在用作LLM代理的工具服务器,例如通过以下方式连接到WhatsApp的代理 Puch AI.

要集成:

  1. 启动 code-with-the-flow 如上所述的服务器。
  2. 控制台将输出MCP服务器的公共URL(例如。, https://.ngrok.io/mcp).
  3. 在Puch AI代理设置中,添加一个新的工具服务器并提供此URL。
  4. 现在,您可以通过向您的Puch AI WhatsApp号码发送消息来与应用程序进行交互。例如:

- "Create a pomodoro timer app" - "Show me a preview" - "Make the background dark blue" - "Deploy it"

目录标签

目录标签

AI生成开发工具Python本地部署网页开发快速原型自然语言编程一键部署

接入字段

传输方式(transport,传输协议)

stdio

鉴权方式(authType,认证方式)

session

工具数量(toolCount,工具数)

0

资源数量(resourceCount,资源数)

0

提示词数量(promptCount,提示词数)

0

权限和风险

stdiosession部署方式未说明

接入前请确认传输方式、认证方式和部署位置,并根据实际工具能力限制访问范围。

安装前确认

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。

来源信息

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