内容交付MCP服务器
模型上下文协议（MCP）服务器，通过人工智能助手提供对Contentful交付API的无缝访问。使用自然语言查询和检索内容条目、资产和内容类型。
快速开始
在项目中安装该包：
npm install @mshaaban0/contentful-delivery-mcp-server或全球：
npm install -g @mshaaban0/contentful-delivery-mcp-server设置您的Contentful凭据：
export CONTENTFUL_SPACE_ID="your_space_id"
export CONTENTFUL_ACCESS_TOKEN="your_access_token"
# Optional: Restrict content to specific content types
export CONTENTFUL_CONTENT_TYPE_IDS="blogPost,article,product"特性
- 搜索内容的自然语言查询
- 按ID或内容类型检索条目
- 资产管理
- 内容类型架构访问
- 分页支持
- 富文本内容处理
可用工具
query_entries-跨所有内容的自然语言搜索get_entry-按ID获取特定条目get_entries-列出具有筛选功能的条目get_assets-浏览所有资产get_asset-按ID获取资产详细信息get_content_type-查看内容类型架构get_content_types-列出可用内容类型
与Mastra AI集成
AI 大师 提供与此MCP服务器的无缝集成。以下是如何设置它：
import { MastraMCPClient } from "@mastra/mcp";
import { Agent } from "@mastra/core/agent";
// Initialize the MCP client
const contentfulClient = new MastraMCPClient({
name: "contentful-delivery",
server: {
command: "npx",
args: ["-y", "@mshaaban0/contentful-delivery-mcp-server@latest"],
env: {
CONTENTFUL_ACCESS_TOKEN: "your_access_token",
CONTENTFUL_SPACE_ID: "your_space_id",
// Optional: Restrict content to specific content types
CONTENTFUL_CONTENT_TYPE_IDS: "blogPost,article,product"
}
}
});
// Create an AI agent with access to Contentful
const assistant = new Agent({
name: "Content Assistant",
instructions: `
You are a helpful assistant with access to our content database.
Use the available tools to find and provide accurate information.
`,
model: "gpt-4",
});
// Connect and register tools
await contentfulClient.connect();
const tools = await contentfulClient.tools();
assistant.__setTools(tools);
// Example usage
const response = await assistant.chat("Find articles about machine learning");发展
# Clone the repo
git clone https://github.com/mshaaban0/contentful-delivery-mcp-server.git
# Install dependencies
npm install
# Build
npm run build
# Development with auto-rebuild
npm run watch
# Run the inspector
npm run inspector调试
MCP检查器提供了一个用于调试的web界面：
npm run inspector访问提供的URL以访问调试工具。
资源
安全性审计
许可证
麻省理工学院