本项目达成了将 Vapi 的语音 AI 功能与 Cursor 集成的 Model Context Protocol (MCP) 服务器,实现了两者之间的数据交互。
在 vapi-mcp-server
目录下创建一个 .env
文件,包含以下变量:
# Vapi API 密钥
VAPI_ORG_ID=your-org-id
VAPI_PRIVATE_KEY=your-private-key
VAPI_KNOWLEDGE_ID=your-knowledge-id
VAPI_JWT_PRIVATE=your-jwt-private
# 环境配置
NODE_ENV=development
要构建服务器,执行以下命令:
cd vapi-mcp/vapi-mcp-server
npm install
npm run build
在 Cursor 中配置 Vapi MCP 服务器,以下是正确的 .cursor/mcp.json
配置示例:
"Vapi Voice AI Tools": {
"command": "node",
"type": "stdio",
"args": [
"/Users/matthewcage/Documents/AA-GitHub/MCP/vapi-mcp/vapi-mcp-server/dist/index.js"
],
"cwd": "/Users/matthewcage/Documents/AA-GitHub/MCP/vapi-mcp/vapi-mcp-server",
"env": {
"VAPI_ORG_ID": "your-org-id",
"VAPI_PRIVATE_KEY": "your-private-key",
"VAPI_KNOWLEDGE_ID": "your-knowledge-id",
"VAPI_JWT_PRIVATE": "your-jwt-private",
"NODE_ENV": "development"
}
}
Vapi MCP 服务器的结构如下:
vapi-mcp-server/
- 主服务器代码
src/
- TypeScript 源文件dist/
- 编译后的 JavaScript 输出.env
- 环境变量文件(用于 API 密钥)在 Cursor 的 MCP 设置中配置 Vapi MCP 服务器时,请注意以下重要事项:
cwd
参数是必需的,以确保服务器在正确的目录下运行,并能够正确访问 .env
文件。.env
文件,也必须显式地将环境变量提供到配置中。package.json
中必须包含 "type": "module"
。如果在 Cursor 的 MCP 工具面板中看到“客户端已关闭”,可按以下步骤排查:
cwd
参数在您的 mcp.json
中设置正确。package.json
包含 "type": "module"
。dist/index.js
文件具有可执行权限(使用 chmod +x dist/index.js
)。cd vapi-mcp/vapi-mcp-server
node --trace-warnings dist/index.js
如果出现“错误:找不到模块”,可按以下步骤处理:
npm run build
重建项目。npm install
)。Vapi MCP 服务器提供的工具包括:
⚠️ 重要提示
- 确保所有环境变量都已正确设置,并且
.env
文件位于项目根目录下。- 在生产环境中使用之前,请确保服务器已经过充分测试,并配置了适当的错误处理和日志记录机制。
- 如果遇到任何问题或有进一步的疑问,请参考 Vapi 的官方文档或联系支持团队。
通过以上步骤,您可以成功将 Vapi 的语音 AI 功能与 Cursor 集成,并利用 MCP 协议进行数据交互。