Vonage AI 代码助手 MCP 服务器

概述

Vonage AI 代码助手是一个模型上下文协议 (MCP) 服务器，旨在帮助开发者将 Vonage API 功能集成到他们的应用程序中。该服务器利用 FastMCP 提供 AI 辅助的 Vonage 文档访问，使开发者能够快速找到有关 Vonage 通信 API 的相关信息。

工作原理

Vonage Assist MCP 服务器的工作方式如下：

1. 文档搜索：服务器提供了一个名为“Vonage-Assist”的专用工具，用于搜索 Vonage 的官方文档。

2. Web 搜索集成：使用 Google Serper API，该工具在 Vonage 开发者文档域 (developer.vonage.com/en/documentation) 中执行有针对性的搜索。

3. 内容提取：当提交搜索查询时，服务器：

   • 制定特定于站点的搜索查询
   • 将查询发送到 Google Serper API
   • 接收包含相关文档链接的搜索结果
   • 从这些链接获取内容
   • 将提取的文本内容返回给用户

4. MCP 工具集成：该服务器与 Claude 和其他支持 MCP 协议的 AI 助手兼容，允许这些 AI 系统直接在其响应中使用 Vonage 文档。

设置 & 要求

要运行 Vonage Assist MCP 服务器：

1. 确保已安装 Python 3.13+。

2. 设置所需的环境变量：

   • SERPER_API_KEY：Google Serper 的 API 密钥（Web 搜索需要）

3. 安装依赖项：

   uv install
   

4. 运行服务器：

   python main.py
   

用法

运行后，MCP 服务器会公开 Vonage-Assist 工具，并带有以下参数：

• query：搜索查询（例如，“号码验证”、“SMS API”）
• library：要搜索的文档库（目前仅支持“vonage”选项）

示例工具用法（通过 MCP 兼容的 AI）：

使用 Vonage-Assist 工具查找有关使用 Vonage API 实现双因素身份验证的信息。

技术实现

该服务器使用以下技术构建：

• FastMCP 用于 MCP 服务器框架
• httpx 用于异步 HTTP 请求
• BeautifulSoup 用于 HTML 解析和文本提取
• python-dotenv 用于环境变量管理

核心功能通过几个关键函数实现：

• search_web()：对 Google Serper 执行 API 请求
• fetch_url()：检索和提取网页内容
• vonage_docs()：协调搜索和内容检索过程的主要工具函数

未来考虑

Vonage Assist MCP 服务器的潜在增强功能：

1. 代码生成工具：添加生成常见 Vonage API 集成（SMS、语音、验证、视频）的示例代码片段的功能，支持多种编程语言，帮助开发者使用正确的语法和最佳实践快速实现 Vonage 功能。

2. API 参数助手：开发一个工具，通过建议参数、验证输入以及解释不同 Vonage API 端点的必需字段与可选字段，帮助开发者构建有效的 API 请求。

3. 故障排除助手：实现通过分析错误代码并根据知识库文章和文档提供可操作的解决方案来诊断常见集成问题的功能 - 从而显著减少调试时间。

4. Webhook 配置助手：创建一个工具来协助设置和测试 Vonage 服务的 Webhook 端点，指导开发者完成处理回调和事件的过程。

5. 最佳实践顾问：添加一项功能，在实现 Vonage API 时提供特定于上下文的性能、安全性和弹性方面的最佳实践，帮助开发者构建更强大的应用程序。

6. 速率限制和定价估算器：帮助开发者估算成本并了解其特定用例的速率限制。