内容
# Excalidraw Icons MCP
[](https://github.com/iagogfe/excalidraw-icons-mcp/actions/workflows/ci.yml)
[](https://github.com/iagogfe/excalidraw-icons-mcp/actions/workflows/docker.yml)
[](https://github.com/iagogfe/excalidraw-icons-mcp/releases/latest)
[](LICENSE)
一个 **更快** 的 Excalidraw MCP 服务器，基于 **真实的供应商图标** 构建。 AI 代理绘制架构图，带有官方的 AWS、Azure、GCP、OCI 和 Kubernetes 图标 — 而不是通用矩形 — 在一次性批次中，在实时画布上，可以看到和完善。
与它所继承的上游分支有两点不同：
- ⚡ **速度**：单批次元素创建、更精简的依赖树和优化的画布加载路径 — 每个图表的往返次数更少。
- 🎨 **真实图标**：`search_official_icon` + `add_image` 拉取实际的供应商图标，而不是绘制近似的形状。
此存储库提供：
- **MCP 服务器**：31 种工具，基于模型上下文协议（Claude Desktop、Cursor、Codex CLI 等）— 图标搜索和插入、元素 CRUD、自动布局、每个领域的图表约定
- **代理技能**：适用于 Claude Code、Codex CLI 和其他启用技能的代理的可移植技能
关键词：Excalidraw MCP 服务器、AWS/Azure/GCP 图标、AI 架构图、图表即代码、Claude Code 技能、Codex CLI 技能、Cursor MCP、Mermaid 到 Excalidraw。
## 演示
*AI 代理逐步构建无服务器 AWS 架构，包括 Route 53、CloudFront、API Gateway、Lambda、DynamoDB、SQS 和 S3。*
## 目录
- [演示](#演示)
- [是什么](#是什么)
- [与官方 Excalidraw MCP 的区别](#与官方ExcalidrawMCP的区别)
- [新增功能](#新增功能)
- [快速入门（本地）](#快速入门本地)
- [快速入门（Docker）](#快速入门Docker)
- [配置 MCP 客户端](#配置MCP客户端)
- [Claude Desktop](#ClaudeDesktop)
- [Claude Code](#ClaudeCode)
- [Cursor](#Cursor)
- [Codex CLI](#CodexCLI)
- [OpenCode](#OpenCode)
- [Antigravity（谷歌）](#Antigravity谷歌)
- [代理技能（可选）](#代理技能可选)
- [MCP 工具（共 31 个）](#MCP工具共31个)
- [供应商图标包](#供应商图标包)
- [测试](#测试)
- [故障排除](#故障排除)
- [已知问题/待办事项](#已知问题待办事项)
- [开发](#开发)
## 是什么
该存储库包含两个独立的进程：
- 画布服务器：Web UI + REST API + WebSocket 更新（默认 `http://127.0.0.1:3000`）
- MCP 服务器：通过 stdio 公开 MCP 工具；通过 `EXPRESS_SERVER_URL` 与画布同步
## 与官方 Excalidraw MCP 的区别
Excalidraw 现在有一个 [官方 MCP](https://github.com/excalidraw/excalidraw-mcp) — 它非常适合快速的提示到图表生成，在聊天中内联渲染。我们解决了一个不同的问题。
| | 官方 Excalidraw MCP | 本项目 |
|---|---|---|
| **方法** | 提示输入，图表输出（一次性） | 程序化元素级控制（31 种工具） |
| **状态** | 无状态 — 每次调用都是独立的 | 具有实时同步的持久化实时画布 |
| **元素 CRUD** | 否 | 完整的创建/读取/更新/删除每个元素 |
| **AI 看见画布** | 否 | `describe_scene`（结构化文本）+ `get_canvas_screenshot`（图像） |
| **迭代细化** | 否 — 重新生成整个图表 | 绘制 → 查看 → 调整 → 再次查看，逐个元素 |
| **布局工具** | 否 | `align_elements`、`distribute_elements`、`group/ungroup` |
| **文件 I/O** | 否 | `export_scene`/`import_scene`（.excalidraw JSON） |
| **快照和回滚** | 否 | `snapshot_scene`/`restore_snapshot` |
| **Mermaid 转换** | 否 | `create_from_mermaid` |
| **可共享 URL** | 是 | 是 — `export_to_excalidraw_url` |
| **设计指南** | `read_me` 速查表 | `read_diagram_guide`（颜色、大小、布局、反模式） |
| **视口控制** | 摄像机动画 | `set_viewport`（缩放至适应、居中于元素、手动缩放） |
| **实时画布 UI** | 在聊天中内联渲染 | 通过 WebSocket 同步的独立 Excalidraw 应用程序 |
| **多代理** | 单用户 | 多个代理可以同时在同一个画布上绘图 |
| **无需 MCP 即可工作** | 否 | 是 — 通过代理技能的 REST API 回退 |
**TL;DR** — 官方 MCP 生成图表。我们为 AI 代理提供了一个完整的画布工具包，用于构建、检查和迭代图表 — 包括查看他们绘制的内容的能力。
## 新增功能
### 图标和约定（此分支）
- **标准化的图标搜索和插入**：`search_official_icon` + `add_image` 拉取真实的供应商图标 — 官方 AWS/Azure/GCP/OCI 包（用户提供，参见 [供应商图标](#供应商图标包)），捆绑的 Kubernetes，[simple-icons](https://simpleicons.org)（CC0），[Tabler](https://tabler.io/icons)（MIT），和 [Iconify](https://iconify.design)（~20 万个图标，按需获取并缓存）。不再有通用矩形表示“RDS”或“Compute Engine”。
- **社区库**：`search_library_items` + `insert_library_item` 用于 libraries.excalidraw.com 形状。
- **每个领域的图表约定**：`read_diagram_guide` 接受 `diagramType`（网络、云-aws、云-gcp、云-azure、c4、erd、流程图、序列）并返回该领域的标准约定 — 规范图标、边界容器、形状语义。
- **自动布局和验证**：`batch_create_elements` 启用 `autoLayout: true`，排列节点并移除重叠；`validate_layout` 标记重叠、紧密间距和交叉箭头。
- 性能和清理：单批次创建流程、依赖项修剪、死代码移除。
### v2.0 — 画布工具包（上游）
- 13 个新的 MCP 工具：`get_element`、`clear_canvas`、`export_scene`、`import_scene`、`export_to_image`、`duplicate_elements`、`snapshot_scene`、`restore_snapshot`、`describe_scene`、`get_canvas_screenshot`、`read_diagram_guide`、`export_to_excalidraw_url`、`set_viewport`
- **闭环反馈**：AI 现在可以检查画布（`describe_scene`）并查看它（`get_canvas_screenshot` 返回图像）— 实现迭代细化
- **设计指南**：`read_diagram_guide` 返回最佳实践颜色调色板、大小规则、布局模式和反模式 — 显著提高 AI 生成的图表质量
- **可共享 URL**：`export_to_excalidraw_url` 加密并上传场景到 excalidraw.com，返回一个可共享的链接，任何人都可以打开
- **视口控制**：`set_viewport` 带有 `scrollToContent`、`scrollToElementId` 或手动缩放/偏移 — 代理可以在创建后自动适应图表
- **文件 I/O**：导出/导入完整的 `.excalidraw` JSON 文件
- **快照**：保存和恢复命名的画布状态
- **技能回退**：代理技能自动检测 MCP 与 REST API 模式，当未配置 MCP 服务器时，会回退到 HTTP 端点
- 修复所有已知问题：`align_elements` / `distribute_elements` 完全实现，点类型规范化，移除无效 `label` 类型，移除 HTTP 传输死代码，`ungroup_elements` 现在在失败时出错
### v1.x
- 代理技能：`skills/excalidraw-skill/`（可移植指令 + 导出/导入和可重复的 CRUD 的辅助脚本）
- 更好的测试循环：MCP Inspector CLI 示例 + 浏览器截图检查（`agent-browser`）
- 错误修复：批量创建现在保留元素 ID（修复批量创建后更新/删除）；前端入口点修复（`main.tsx`）
## 快速入门（本地）
先决条件：Node >= 18，npm
```bash
npm ci
npm run build
```
终端 1：启动画布
```bash
PORT=3000 npm run canvas
```
> **安全注意：** 服务器默认仅绑定到 `127.0.0.1`。如果您需要将其暴露在网络接口上（例如 Docker、远程访问），请设置 `HOST=0.0.0.0` — 但请确保您具有网络级访问控制，因为 API 没有内置身份验证。
打开 `http://127.0.0.1:3000`。
终端 2：运行 MCP 服务器（stdio）
```bash
EXPRESS_SERVER_URL=http://127.0.0.1:3000 node dist/index.js
```
## 快速入门（Docker）
画布服务器：
```bash
docker run -d -p 3000:3000 --name excalidraw-icons-canvas ghcr.io/iagogfe/excalidraw-icons-mcp-canvas:latest
```
MCP 服务器（stdio）通常由您的 MCP 客户端（Claude Desktop/Cursor 等）启动。如果您想要一个本地容器，请使用镜像 `ghcr.io/iagogfe/excalidraw-icons-mcp:latest` 并将 `EXPRESS_SERVER_URL` 设置为指向画布。
## 配置 MCP 客户端
MCP 服务器通过 stdio 运行，可以使用任何与 MCP 兼容的客户端配置。下面是针对 **本地**（需要克隆和构建）和 **Docker**（拉取并运行）设置的配置。
### 环境变量
| 变量 | 描述 | 默认值 |
|----------|-------------|---------|
| `EXPRESS_SERVER_URL` | 画布服务器的 URL | `http://127.0.0.1:3000` |
| `ENABLE_CANVAS_SYNC` | 启用实时画布同步 | `true` |
---
### Claude Desktop
配置位置：
- macOS：`~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json`
- Windows： `%APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json`
- Linux： `~/.config/Claude/claude_desktop_config.json`
**本地（节点）**
```json
{
"mcpServers": {
"excalidraw": {
"command": "node",
"args": ["/绝对路径/to/excalidraw-icons-mcp/dist/index.js"],
"env": {
"EXPRESS_SERVER_URL": "http://127.0.0.1:3000",
"ENABLE_CANVAS_SYNC": "true"
}
}
}
}
```
**Docker**
```json
{
"mcpServers": {
"excalidraw": {
"command": "docker",
"args": [
"run", "-i", "--rm",
"-e", "EXPRESS_SERVER_URL=http://host.docker.internal:3000",
"-e", "ENABLE_CANVAS_SYNC=true",
"ghcr.io/iagogfe/excalidraw-icons-mcp:latest"
]
}
}
}
```
---
### Claude Code
使用 `claude mcp add` 命令注册 MCP 服务器。
**本地（节点）** - 用户级（跨所有项目可用）：
```bash
claude mcp add excalidraw --scope user \
-e EXPRESS_SERVER_URL=http://127.0.0.1:3000 \
-e ENABLE_CANVAS_SYNC=true \
-- node /绝对路径/to/excalidraw-icons-mcp/dist/index.js
```
**本地（节点）** - 项目级（通过 `.mcp.json` 共享）：
```bash
claude mcp add excalidraw --scope project \
-e EXPRESS_SERVER_URL=http://127.0.0.1:3000 \
-e ENABLE_CANVAS_SYNC=true \
-- node /绝对路径/to/excalidraw-icons-mcp/dist/index.js
```
**Docker**
```bash
claude mcp add excalidraw --scope user \
-- docker run -i --rm \
-e EXPRESS_SERVER_URL=http://host.docker.internal:3000 \
-e ENABLE_CANVAS_SYNC=true \
ghcr.io/iagogfe/excalidraw-icons-mcp:latest
```
**管理服务器：**
```bash
claude mcp list # 列出已配置的服务器
claude mcp remove excalidraw # 删除服务器
```
---
### Cursor
配置位置：`.cursor/mcp.json` 在您的项目根目录（或 `~/.cursor/mcp.json` 用于全局配置）
**本地（节点）**
```json
{
"mcpServers": {
"excalidraw": {
"command": "node",
"args": ["/绝对路径/to/excalidraw-icons-mcp/dist/index.js"],
"env": {
"EXPRESS_SERVER_URL": "http://127.0.0.1:3000",
"ENABLE_CANVAS_SYNC": "true"
}
}
}
}
```
**Docker**
```json
{
"mcpServers": {
"excalidraw": {
"command": "docker",
"args": [
"run", "-i", "--rm",
"-e", "EXPRESS_SERVER_URL=http://host.docker.internal:3000",
"-e", "ENABLE_CANVAS_SYNC=true",
"ghcr.io/iagogfe/excalidraw-icons-mcp:latest"
]
}
}
}
```
---
### Codex CLI
使用 `codex mcp add` 命令注册 MCP 服务器。
**本地（节点）**
```bash
codex mcp add excalidraw \
--env EXPRESS_SERVER_URL=http://127.0.0.1:3000 \
--env ENABLE_CANVAS_SYNC=true \
-- node /绝对路径/to/excalidraw-icons-mcp/dist/index.js
```
**Docker**
```bash
codex mcp add excalidraw \
-- docker run -i --rm \
-e EXPRESS_SERVER_URL=http://host.docker.internal:3000 \
-e ENABLE_CANVAS_SYNC=true \
ghcr.io/iagogfe/excalidraw-icons-mcp:latest
```
**管理服务器：**
```bash
codex mcp list # 列出已配置的服务器
codex mcp remove excalidraw # 删除服务器
```
---
### OpenCode
配置位置：`~/.config/opencode/opencode.json` 或项目级 `opencode.json`
**本地（节点）**
```json
{
"$schema": "https://opencode.ai/config.json",
"mcp": {
"excalidraw": {
"type": "local",
"command": ["node", "/绝对路径/to/excalidraw-icons-mcp/dist/index.js"],
"enabled": true,
"environment": {
"EXPRESS_SERVER_URL": "http://127.0.0.1:3000",
"ENABLE_CANVAS_SYNC": "true"
}
}
}
}
```
**Docker**
```json
{
"$schema": "https://opencode.ai/config.json",
"mcp": {
"excalidraw": {
"type": "local",
"command": ["docker", "run", "-i", "--rm", "-e", "EXPRESS_SERVER_URL=http://host.docker.internal:3000", "-e", "ENABLE_CANVAS_SYNC=true", "ghcr.io/iagogfe/excalidraw-icons-mcp:latest"],
"enabled": true
}
}
}
```
---
### Antigravity（谷歌）
配置位置：`~/.gemini/antigravity/mcp_config.json`
**本地（节点）**
```json
{
"mcpServers": {
"excalidraw": {
"command": "node",
"args": ["/绝对路径/to/excalidraw-icons-mcp/dist/index.js"],
"env": {
"EXPRESS_SERVER_URL": "http://127.0.0.1:3000",
"ENABLE_CANVAS_SYNC": "true"
}
}
}
}
```
**Docker**
```json
{
"mcpServers": {
"excalidraw": {
"command": "docker",
"args": [
"run", "-i", "--rm",
"-e", "EXPRESS_SERVER_URL=http://host.docker.internal:3000",
"-e", "ENABLE_CANVAS_SYNC=true",
"ghcr.io/iagogfe/excalidraw-icons-mcp:latest"
]
}
}
}
```
---
### 注意事项
- **Docker 网络**: 使用 `host.docker.internal` 访问主机上的画布服务器。在 Linux 上，您可能需要 `--add-host=host.docker.internal:host-gateway` 或使用 `172.17.0.1`。
- **画布服务器**: 必须在 MCP 服务器连接之前启动。本地启动时使用 `npm run canvas`（本地），或 `docker run -d -p 3000:3000 ghcr.io/iagogfe/excalidraw-icons-mcp-canvas:latest`（Docker）。
- **绝对路径**: 使用本地节点设置时，将 `/绝对路径/to/excalidraw-icons-mcp` 替换为实际克隆和构建存储库的路径。
- **内存存储**: 画布服务器将元素存储在内存中。重启服务器将清除所有元素。如果您需要持久化，请使用导出/导入脚本。
## 代理技能（可选）
本存储库在 `skills/excalidraw-skill/` 包含一项技能，提供：
- **工作流程手册** (`SKILL.md`)：绘制、细化和导出图表的逐步指南
- **速查表** (`references/cheatsheet.md`)：MCP 工具和 REST API 参考
- **辅助脚本** (`scripts/*.cjs`)：导出、导入、清除、健康检查、CRUD 操作
该技能通过为您的 AI 代理提供结构化工作流程来补充 MCP 服务器。
### 安装技能（Codex CLI 示例）
```bash
mkdir -p ~/.codex/skills
cp -R skills/excalidraw-skill ~/.codex/skills/excalidraw-skill
```
要更新现有安装，请先删除旧文件夹 (`rm -rf ~/.codex/skills/excalidraw-skill`)，然后再复制。
### 安装技能（Claude Code）
**用户级**（跨所有项目可用）：
```bash
mkdir -p ~/.claude/skills
cp -R skills/excalidraw-skill ~/.claude/skills/excalidraw-skill
```
**项目级**（特定于某个项目，可以提交到存储库）：
```bash
mkdir -p /path/to/your/project/.claude/skills
cp -R skills/excalidraw-skill /path/to/your/project/.claude/skills/excalidraw-skill
```
然后在 Claude Code 中使用技能，调用 `/excalidraw-skill`。
要更新现有安装，请先删除旧文件夹，然后再复制。
### 使用技能脚本
所有脚本都遵循 `EXPRESS_SERVER_URL`（默认为 `http://127.0.0.1:3000`）或接受 `--url`。
```bash
EXPRESS_SERVER_URL=http://127.0.0.1:3000 node skills/excalidraw-skill/scripts/healthcheck.cjs
EXPRESS_SERVER_URL=http://127.0.0.1:3000 node skills/excalidraw-skill/scripts/export-elements.cjs --out diagram.elements.json
EXPRESS_SERVER_URL=http://127.0.0.1:3000 node skills/excalidraw-skill/scripts/import-elements.cjs --in diagram.elements.json --mode batch
```
### 技能在什么情况下有用
- 仓库工作流程：导出元素为 JSON，提交它们，并在稍后重新导入。
- 可靠的重构：清除 + 重新导入处于 `sync` 模式，以使画布与文件匹配。
- 自动烟雾测试：创建/更新/删除已知元素以验证部署。
- 可重复的图表：保留元素 JSON 片段库并导入它们。
参见 `skills/excalidraw-skill/SKILL.md` 和 `skills/excalidraw-skill/references/cheatsheet.md`。
## MCP 工具（共 31 个）
| 类别 | 工具 |
|---|---|
| **元素 CRUD** | `create_element`、`get_element`、`update_element`、`delete_element`、`query_elements`、`batch_create_elements`、`duplicate_elements` |
| **布局** | `align_elements`、`distribute_elements`、`group_elements`、`ungroup_elements`、`lock_elements`、`unlock_elements` |
| **图标和库** | `search_official_icon`、`add_image`、`search_library_items`、`insert_library_item` |
| **场景感知** | `describe_scene`、`get_canvas_screenshot`、`validate_layout` |
| **文件 I/O** | `export_scene`、`import_scene`、`export_to_image`、`export_to_excalidraw_url`、`create_from_mermaid` |
| **状态管理** | `clear_canvas`、`snapshot_scene`、`restore_snapshot` |
| **视口** | `set_viewport` |
| **设计指南** | `read_diagram_guide` |
| **资源** | `get_resource` |
完整的模式可通过 `tools/list` 或在 `skills/excalidraw-skill/references/cheatsheet.md` 中发现。
## 供应商图标包
- 官方 AWS/Azure/GCP/OCI 包（用户提供）
- 捆绑的 Kubernetes
- [simple-icons](https://simpleicons.org)（CC0）
- [Tabler](https://tabler.io/icons)（MIT）
- [Iconify](https://iconify.design)（~20 万个图标，按需获取并缓存）
## 测试
## 故障排除
## 已知问题/待办事项
## 开发
### 按域的图表约定
`read_diagram_guide` 接受一个可选的 `diagramType` 参数 —— 客户端大型语言模型（LLM）从用户的请求中识别图表域，并将其传递给 `get` 函数，以获取该域的标准约定（规范图标、边界容器、形状语义、流程方向）：
| `diagramType` | 约定 |
|---|---|
| `network` | 思科风格图标，LAN→ISP→云流程，虚线段容器（LAN/DMZ/VLAN） |
| `cloud-gcp` | 官方GCP图标，Google Cloud边界 + 区域/分区容器 |
| `cloud-aws` | AWS 云 → 区域 → VPC → 可用区/子网容器嵌套 |
| `cloud-azure` | Azure边界，资源组分组，VNet/子网容器 |
| `c4` | C4模型级别（每个图表一个），Structurizr调色板，带有协议的标签箭头 |
| `erd` | 乌鸦脚标注，实体布局规则 |
| `flowchart` | ISO 5807 形状语义（菱形 = 决策，带有标签的出口） |
| `sequence` | UML生命线，同步/异步消息样式（优先使用 `create_from_mermaid`） |
约定位于 `src/diagramConventions.ts` 中；通过 `npm run test:conventions` 验证。
## 供应商图标包
`search_official_icon` 默认情况下与捆绑的Kubernetes图标、simple-icons、Tabler和Iconify（按需获取）一起工作。官方云供应商包（AWS、Azure、GCP、OCI）**不捆绑** —— 每个供应商都需要接受其自己的许可，因此您需要自行下载并将SVG文件放在 `icons/<vendor>/` 目录下。这些文件夹被git忽略，并且不会被此仓库重新分发。
| 供应商 | 文件夹 | 获取方式 |
|--------|--------|-----------------|
| AWS | `icons/aws/` | [AWS架构图标](https://aws.amazon.com/architecture/icons/) —— 下载资产包，提取 `*_48.svg` / `Res_*.svg` 文件 |
| Azure | `icons/azure/` | [Azure架构图标](https://learn.microsoft.com/en-us/azure/architecture/icons/) —— 官方SVG压缩包 |
| GCP | `icons/gcp/` | [Google Cloud图标](https://cloud.google.com/icons) —— 官方SVG压缩包 |
| OCI | `icons/oracle/` | [OCI图表工具包](https://docs.oracle.com/en-us/iaas/Content/General/Reference/graphicsfordiagrams.htm) |
将 `.svg` 文件直接放在文件夹下（子文件夹也支持 —— 索引递归遍历）。本地包在搜索结果中优先于Iconify。添加包后，重启MCP服务器，以便图标索引能够识别它。
## 测试
### Canvas烟雾测试（HTTP）
```bash
curl http://127.0.0.1:3000/health
```
### 本地绑定回归测试
```bash
npm run test:bind
```
### MCP烟雾测试（MCP检查器）
列出工具：
```bash
npx @modelcontextprotocol/inspector --cli \
-e EXPRESS_SERVER_URL=http://127.0.0.1:3000 \
-e ENABLE_CANVAS_SYNC=true -- \
node dist/index.js --method tools/list
```
创建一个矩形：
```bash
npx @modelcontextprotocol/inspector --cli \
-e EXPRESS_SERVER_URL=http://127.0.0.1:3000 \
-e ENABLE_CANVAS_SYNC=true -- \
node dist/index.js --method tools/call --tool-name create_element \
--tool-arg type=rectangle --tool-arg x=100 --tool-arg y=100 \
--tool-arg width=300 --tool-arg height=200
```
### 前端截图（agent-browser）
如果您使用 `agent-browser` 进行UI检查：
```bash
agent-browser install
agent-browser open http://127.0.0.1:3000
agent-browser wait --load networkidle
agent-browser screenshot /tmp/canvas.png
```
## 故障排除
- 画布未更新：确认 `EXPRESS_SERVER_URL` 指向正在运行的画布服务器。
- 批量创建后更新/删除失败：确保您正在使用包含批量ID保留修复的版本。
## 已知问题 / 待办事项
所有先前列出的错误都已在v2.0中修复。剩余的项目：
- [ ] **持久存储**：元素存储在内存中 —— 重启服务器会清除所有内容。使用 `export_scene` /快照作为变通方法。
- [ ] **图像导出需要浏览器**： `export_to_image` 和 `get_canvas_screenshot` 依赖前端进行实际渲染。画布UI必须在浏览器中打开。
欢迎贡献！
## 开发
```bash
npm run type-check
npm run build
```
## 鸣谢
该项目最初是 [yctimlin/mcp_excalidraw](https://github.com/yctimlin/mcp_excalidraw) 的一个分支，它提供了实时画布 + MCP基础。在此基础上，该分支添加了标准化的图标搜索和插入（官方AWS/Azure/GCP/OCI/Kubernetes包，simple-icons，Tabler，Iconify），按域的图表约定，自动布局和性能改进。上面的演示是使用该项目的MCP服务器和官方AWS图标记录的。
## 许可证
[MIT](LICENSE) —— 原始作品 © 2024 MCP Excalidraw Server (yctimlin)，修改 © 2026 Iago Gonçalves。
MCP 配置
以下是此 MCP Server 的配置信息，可直接复制到 Cursor 或其他 MCP 客户端中使用。
mcp.json
连接信息
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