Fn Penpot MCP

Penpot MCP服务器-F#版🎨🤖

Penpot模型上下文协议（MCP）服务器的功能性F#实现，使Claude等AI模型能够与Penpot设计进行交互。

概述

这是Python的惯用F#函数式编程转换 微型计算机 项目。它使用F#的强类型系统、不可变数据结构和函数式编程范式提供相同的功能。

特性

• ✅ 列出项目和文件：浏览Penpot项目和设计文件
• ✅ 文件检索：使用缓存获取完整的文件数据
• ✅ 对象树导航：通过字段选择遍历设计层次结构
• ✅ 搜索：使用正则表达式模式按名称查找对象
• ✅ 图像导出：将设计导出为PNG/SVG
• ✅ HTTP服务器：用于提供导出图像的可选HTTP服务器
• ✅ 缓存：内存中基于TTL的缓存以提高性能
• ✅ 错误处理：全面的错误处理，包括CloudFlare检测

建筑

该项目按照F#最佳实践分为功能模块：

• 配置.fs：使用纯函数的基于环境的配置
• 缓存.fs：支持TTL的通用内存缓存
• HttpServer.fs：用于图像传递的基于Suave的HTTP服务器
• PenpotApi.fs：Penpot API的HTTP客户端，具有异步操作
• 彭波特树.fs：函数树遍历和操作
• McpServer.fs：MCP工具实现
• 程序.fs：入口点和命令行界面

先决条件

• .NET 9.0 SDK 或以后
• A. 佩普特 账户
• Penpot API凭证（电子邮件和密码）

安装

1.克隆存储库

git clone 
cd FnPenpotMCP

2.配置环境变量

复制示例环境文件：

cp .env.example .env

编辑 .env 使用您的Penpot凭据：

PENPOT_USERNAME=your-email@example.com
PENPOT_PASSWORD=your-password

3.恢复依赖关系

dotnet restore

4.建设项目

dotnet build

用法

运行服务器

dotnet run

命令行选项

dotnet run -- --mode stdio
dotnet run -- --mode sse --port 5000
dotnet run -- --debug

配置选项

可用工具

项目管理

• list_项目：检索所有可用的Penpot项目
• get_project_files：获取特定项目中的所有文件

文件操作

• 获取文件：按ID检索文件（带缓存）
• 搜索对象：使用正则表达式按名称搜索对象

设计输出

• 导出对象：将设计对象导出为图像（PNG/SVG）
• get_object_tree：使用屏幕截图获取对象树结构

资源

• get_server_info：服务器状态和配置
• get_cached_files：列出缓存文件
• 获取_提交_组件：检索渲染的组件
• get_penpot_schema：Penpot API架构
• get_penpot_tree_schema：对象树架构

函数式编程特性

此F#实现展示了：

• 不可变数据：默认情况下，所有数据结构都是不可变的
• 选项类型：使用空安全操作 Option
• 结果类型：显式错误处理 Result
• 异步工作流：带F#异步的非阻塞I/O
• 模式匹配：控制流的详尽模式匹配
• 类型安全：贯穿始终的强打字和类型推理
• 功能组成：小型可组合功能
• 基于表达式：Everything是一个返回值的表达式

项目结构

FnPenpotMCP/
├── Config.fs              # Configuration management
├── Cache.fs               # TTL-based caching
├── HttpServer.fs          # Image HTTP server (Suave)
├── PenpotApi.fs           # Penpot API client
├── PenpotTree.fs          # Tree traversal logic
├── McpServer.fs           # MCP tool implementations
├── Program.fs             # Entry point
├── resources/
│   ├── penpot-schema.json
│   └── penpot-tree-schema.json
├── .env.example           # Environment template
├── FnPenpotMCP.fsproj     # Project file
└── README.md              # This file

依赖项

• FSharp。数据：HTTP请求和数据访问
• FSharp。SystemTextJson：JSON序列化
• Dotnetease：环境变量管理
• 柔和的：轻量级web服务器
• 模型上下文协议：MCP SDK（预览版）

CloudFlare防护

如果您遇到CloudFlare保护错误：

1. 打开https://design.penpot.app在浏览器中
2. 登录您的Penpot帐户
3. 完成任何CloudFlare验证挑战
4. 请重试您的请求

验证通常持续一段时间。

发展

建筑

dotnet build

运行测试（如果可用）

dotnet test

出版

dotnet publish ./FnPenpotMCP.fsproj -c Release -o ./publish

你需要更新吗 .env 出版前？

简短的回答：没有。

• 发布步骤将编译后的应用程序及其运行时依赖项捆绑在一起。它不读取、嵌入或要求您 .env 文件。
• 环境值仅在运行时应用程序启动时读取。改变 .env 永远不需要重建或重新发布。

是一个 .env 发布的二进制文件需要什么文件才能工作？

不需要，但支持。

此应用程序在启动时按以下顺序加载配置：

1. 操作系统/进程环境提供的标准环境变量。
2. 可选地，a .env 当前工作目录中的文件（通过 DotNetEnv).如果没有 .env 它存在，只是被忽略了。

因此，在生产中，您有两个选择：

• 建议：通过流程管理器或宿主环境（例如systemd）设置所需变量 Environment=，Docker -e 标志、Kubernetes机密、云服务环境设置）。
• 备选方案：放置a .env 运行二进制文件旁边的文件，并确保进程工作目录与包含 .env 文件。

成功Penpot身份验证所需的变量：

• PENPOT_USERNAME
• PENPOT_PASSWORD

其他可选变量列在上面的配置选项表中。

安全注意事项：

• 永不承诺 .env 版本控制。
• 更喜欢秘密管理器或主机提供的环境变量 .env 生产中的文件。

与Python版本的差异

在保持功能奇偶性的同时，此F#版本包括：

• 类型安全：编译时类型检查可防止许多运行时错误
• 不可变性：默认情况下，数据结构是不可变的
• 模式匹配：更清洁的控制流程，完美匹配
• 异步工作流：本机F#异步，而不是Python异步
• 选项类型：显式处理可为null的值
• 结果类型：在适当的情况下，无异常的显式错误处理

局限性

• 完整的MCP协议集成需要使用ModelContextProtocol进行额外的实现。NET SDK
• 与Python版本相比，YAML输出支持简化（使用JSON并注明）
• 一些高级Python特定功能在实现上可能有所不同

贡献

欢迎投稿！请随时提交问题或拉取请求。

许可证

本项目根据GNU Affero通用公共许可证v3.0（AGPL-3.0）获得许可。

这是Python项目的衍生作品 微型计算机，最初是根据麻省理工学院许可证获得许可的。根据MIT许可证的许可条款，此衍生作品已根据AGPL-3.0重新许可，以确保所有用户都可以自由使用任何进一步的修改和增强。

有关完整详细信息，请参阅LICENSE文件。

集成指南

了解如何将此MCP服务器与不同工具集成：

• LM工作室集成 -在任何平台上与LM Studio集成的一般指南
• Linux Mint上的LM Studio -专为Linux Mint用户提供的初学者友好指南（包括TLDR和详细说明）
• JetBrains Rider/Junie集成 -JetBrains Rider和Junie AI助手使用指南

另请参见：

• 项目概述 -对该项目功能的用户友好介绍
• 会话日志 -开发历史和实施细节

致谢

• 原始Python实现： 微型计算机
• 佩普特 -开源设计平台
• 模型上下文协议 -人工智能环境的标准化协议

另见

• Penpot文档
• Penpot API文档
• F#文档
• MCP规范