Loveable Databricks MCP

爱桥MCP服务器

一个模型上下文协议（MCP）服务器，支持无缝导入和部署 可爱的 将项目集成到ViewModel基础架构中。

概述

此MCP服务器允许非技术用户：

1. 从GitHub或ZIP导入可爱的项目（React+TypeScript+Supabase）
2. 自动转换为copula应用程序格式（APX）
3. 部署为生产就绪的copula应用程序

自动转换

• 后端：Supabase边缘函数（TypeScript）→ FastAPI（Python）
• 数据库：Supabase PostgreSQL→ Lakebase PostgreSQL
• AI/LLM：外部API（OpenAI、Anthropic）→ copula基础模型服务
• 认证：Supabase认证→ copula OAuth
• 存储：数据库存储→ copula卷
• 目录：自动Unity目录注册

建筑

┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│         Databricks Workspace (User's Environment)           │
│                                                              │
│  ┌───────────────────────────────────────────────────────┐  │
│  │    Databricks AI Playground / Notebooks / Apps         │  │
│  │    "Import my Lovable project from GitHub URL..."      │  │
│  └─────────────────────┬───────────────────────────────────┘  │
│                        ↓                                      │
│  ┌───────────────────────────────────────────────────────┐  │
│  │         Lovable Bridge MCP Server (This App)           │  │
│  │  MCP Tools:                                             │  │
│  │    • lovable_import   - Fetch & analyze project        │  │
│  │    • lovable_convert  - Transform to APX               │  │
│  │    • lovable_deploy   - Deploy to Databricks           │  │
│  │    • lovable_status   - Check deployment status        │  │
│  └───────────────────────────────────────────────────────┘  │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘

安装

先决条件

• Python 3.11+
• jms工作区访问
• 已配置copula命令行界面

本地开发

# Clone the repository
git clone https://github.com/your-org/lovable-bridge-mcp
cd lovable-bridge-mcp

# Create virtual environment
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate  # On Windows: .venv\Scripts\activate

# Install dependencies
pip install -e ".[dev]"

# Configure environment
cp .env.example .env
# Edit .env with your Databricks credentials

# Run MCP server locally
uvicorn src.server:app --reload --port 8000

# Test MCP endpoint
curl http://localhost:8000/mcp

部署到ViewModel

# Validate bundle configuration
databricks bundle validate

# Deploy to development environment
databricks bundle deploy --target dev

# Get the app endpoint
databricks apps get lovable-bridge-mcp-dev

# Deploy to production
databricks bundle deploy --target prod

用法

通过copula AI游乐场

1. 打开Rancher AI游乐场
2. 确保“爱桥”MCP服务器已配置
3. 使用自然语言导入和部署：

User: "Import my Lovable project from https://github.com/user/my-app and deploy it as 'customer-dashboard'"

AI Agent: ✅ Project imported successfully!
   - 15 React components detected
   - 3 API endpoints found
   - 5 database tables identified

✅ Conversion complete!
   - Generated FastAPI backend
   - Created SQLModel models

✅ Deployment complete!
   - App URL: https://workspace.databricks.com/apps/customer-dashboard

通过Python/笔记本

import httpx

mcp_url = "https://your-workspace.databricks.com/apps/lovable-bridge-mcp"

# Import project
response = httpx.post(f"{mcp_url}/tools/lovable_import", json={
    "url": "https://github.com/user/my-app"
})
project_id = response.json()["project_id"]

# Convert to APX
httpx.post(f"{mcp_url}/tools/lovable_convert", json={
    "project_id": project_id,
    "catalog": "main",
    "schema": "my_app"
})

# Deploy
response = httpx.post(f"{mcp_url}/tools/lovable_deploy", json={
    "project_id": project_id,
    "app_name": "my-app",
    "target": "dev"
})

print(f"Deployed: {response.json()['app_url']}")

MCP工具

可爱_导入

从GitHub或ZIP URL导入并分析一个可爱的项目。

参数：

• url （必填）：GitHub存储库URL或ZIP下载URL
• name （可选）：项目名称（如果未提供，则自动检测）

退货：

• 项目元数据、组件数、API终结点、数据库表
• 后续操作的项目ID

可爱的逆变器

将导入的Lovable项目转换为APX格式。

参数：

• project_id （必填）：来自lovable_import的项目ID
• catalog （可选）：Unity目录名称（默认：“main”）
• schema （可选）：数据库架构名称（默认值：“lovable_app”）

退货：

• 转换摘要、生成的文件、兼容性报告

可爱的策略

将转换后的项目部署到ViewModel。

参数：

• project_id （必填）：来自lovable_convert的项目ID
• app_name （必填）：Rancher应用程序名称
• target （可选）：部署目标-“dev”或“prod”（默认值：“dev）

退货：

• 部署ID、应用URL、状态

可爱_状态

检查部署状态并获取应用程序详细信息。

参数：

• deployment_id （必需）：来自lovable_deploy的部署ID

退货：

• 当前状态、应用程序URL、已配置的服务

功能支持

完全支持（零配置）

✅ React+TypeScript前端 ✅ Supabase边缘函数→ 快速API ✅ PostgreSQL数据库→ 湖基 ✅ 数据库迁移 ✅ 行级安全→ FastAPI依赖关系 ✅ 认证→ copula OAuth ✅ OpenAI/人工智能API→ 基础模型服务 ✅ Unity目录注册 ✅ 文件存储→ copula卷

部分支持（需要手动配置）

⚠️ Supabase实时→ React查询轮询或WebSocket ⚠️ 时钟守护作业→ copula工作 ⚠️ 复杂的存储过程→ Python函数

不支持

❌ Supabase特有的功能，但不包含与ViewModel等效的功能

发展

项目结构

lovable-bridge-mcp/
├── src/
│   ├── server.py              # FastAPI MCP server
│   ├── mcp_tools.py           # MCP tool implementations
│   ├── analyzer/              # Project analysis
│   ├── transformer/           # Code conversion
│   ├── generator/             # APX generation
│   ├── deployer/              # Databricks deployment
│   └── validator/             # Validation
├── templates/                 # Jinja2 templates
├── tests/                     # Test suite
├── app.yaml                   # Databricks App config
├── databricks.yml             # Asset Bundle
└── pyproject.toml             # Python project config

运行测试

# Run all tests
pytest

# Run with coverage
pytest --cov=src --cov-report=html

# Run specific test file
pytest tests/analyzer/test_project_scanner.py

代码质量

# Format code
black src tests

# Lint
ruff check src tests

# Type check
mypy src

贡献

欢迎投稿！拜托：

1. 分叉存储库
2. 创建要素分支
3. 通过测试进行更改
4. 运行代码质量检查
5. 提交拉取请求

许可证

\[许可证详细信息\]

支持

对于问题和疑问：

• GitHub问题：\[存储库问题页面\]
• 文档：\[链接到文档\]

学分

内置：

• 快速API
• 模型上下文协议
• Databricks SDK