mcpcfc (Revsmoke)

MCPCFC——世界上第一台ColdFusion MCP服务器

你的ColdFusion应用程序现在可以与人工智能对话。人工智能可以使用你的CF工具。

MCPCFC将Adobe ColdFusion连接到Claude、ChatGPT、Cursor、VS Code和任何其他支持 模型上下文协议。它将您现有的CFML代码转换为AI可调用工具，无需重写。

有生成发票的ColdFusion功能吗？现在这是一个MCP工具。一个查询你专有数据库的人？工具。启动内部工作流程？工具。如果ColdFusion可以做到这一点，AI可以调用它。

┌─────────────┐      ┌──────────────┐      ┌──────────────────┐
│   Claude /   │─────▶│    MCPCFC     │─────▶│  Your CF App     │
│   ChatGPT /  │◀─────│  MCP Server   │◀─────│  & Business Logic│
│   Cursor     │      └──────────────┘      └──────────────────┘
└─────────────┘       JSON-RPC 2.0          PDF, Email, DB,
                      + Stdio Bridge        Files, HTTP, ...

为什么这很重要

数以百万计的ColdFusion产品线仍在生产中，遍布全球的政府机构、金融机构、医疗保健系统和企业。该代码有效。但它越来越与重塑人们工作方式的人工智能工具隔离开来。

MCPCFC弥合了这一差距。与其用Python或TypeScript重写CF业务逻辑，不如将其包装为MCP工具，让AI助手直接调用它。你的遗留代码库一夜之间就变成了与人工智能相关的资产。

这是给谁的：

• 企业团队 坐在多年的CF业务逻辑上，他们希望在不重写的情况下实现人工智能功能
• 政府机构 逐步实现传统CF系统的现代化
• CF开发人员 谁想在现有的基础上构建下一代智能应用程序
• 数字化转型领导者 寻找从传统到尖端的低风险路径

包含什么

MCPCFC附带了六个概念验证工具，用于演示该模式：

这些都是故意简单的。真正的力量在于添加自己的工具——参见 添加自定义工具 在......下面

测试环境

• ✅ macOS+Adobe ColdFusion 2025
• ⚠️ 尚未在Windows/Linux或其他CFML引擎（Lucee、BoxLang等）上进行测试

快速开始

选项1：浏览器测试客户端

1. 将此仓库克隆到您的ColdFusion web根目录中（或将其符号链接）。
2. 访问： http://localhost:8500/mcpcfc/client-examples/test-client.cfm
3. 点击 连接 → 列出工具 → 呼叫问候工具.

选项2:克劳德桌面（本地stdio）

Claude Desktop通过stdio与本地MCP服务器进行通信。MCPCFC是基于HTTP的，因此它附带了一个在两者之间进行转换的桥接脚本。

编辑 ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json （macOS）：

{
  "mcpServers": {
    "coldfusion-mcp": {
      "command": "/absolute/path/to/mcpcfc/bridge/cf-mcp-bridge.sh",
      "env": {
        "MCPCFC_URL": "http://localhost:8500/mcpcfc"
      }
    }
  }
}

然后 完全退出并重新启动 克劳德桌面。

选项3：远程/流式HTTP

MCPCFC还支持来自以下任何MCP客户端的直接HTTP连接：

BASE_URL/endpoints/mcp.cfm

有关Claude Code、ChatGPT、Codex、Cursor、VS Code、Zed、Kimi和Antigravity的复制粘贴配置，请参阅 CLIENTS.md.

添加自定义工具

这就是MCPCFC成为你的地方。每个工具都是ColdFusion组件(.cfc)延伸 AbstractTool基类为您提供输入验证、结构化结果帮助程序和MCP协议的自动注册。你编写业务逻辑；MCPCFC负责管道。

图案

每个工具都遵循三个步骤：

1. 创建 .cfc 文件 在 core/tools/ 延伸 AbstractTool
2. 定义工具 在 init() --名称、描述和输入模式
3. 注册它 通过添加一行 MCPServer.cfc

就是这样。让我们来看一个完整的例子。

示例：构建a WeatherTool

说你想让你的人工智能助手能够通过外部API检查天气。以下是完整的工具：

第一步——创建 core/tools/WeatherTool.cfc:

/**
 * WeatherTool.cfc
 * Returns current weather for a given city
 */
component extends="AbstractTool" output="false" {

    public function init() {
        // 1. Identity — how the tool appears in MCP
        setName("getWeather");
        setTitle("Get Weather");
        setDescription("Returns current weather conditions for a given city name.");

        // 2. Input schema — tells the AI what parameters to send
        var inputSchema = structNew("ordered");
        inputSchema["type"] = "object";
        inputSchema["properties"] = structNew("ordered");

        var citySchema = structNew("ordered");
        citySchema["type"] = "string";
        citySchema["description"] = "City name (e.g., 'Pittsburgh', 'New York')";
        inputSchema.properties["city"] = citySchema;

        inputSchema["required"] = ["city"];
        setInputSchema(inputSchema);

        return this;
    }

    public struct function execute(required struct toolArgs) {
        // Validate the required parameter exists
        validateRequired(arguments.toolArgs, ["city"]);

        var city = trim(arguments.toolArgs.city);
        logExecution("Weather requested", { city: city });

        try {
            // Call an external weather API
            var apiUrl = "https://wttr.in/#encodeForURL(city)#?format=j1";

            var httpService = new http(method="GET", url=apiUrl, timeout=10);
            var response = httpService.send().getPrefix();

            if (response.statusCode contains "200") {
                var data = deserializeJson(response.fileContent);
                var current = data.current_condition[1];

                var result = {
                    "city": city,
                    "temperature_f": current.temp_F,
                    "temperature_c": current.temp_C,
                    "condition": current.weatherDesc[1].value,
                    "humidity": current.humidity & "%",
                    "wind_mph": current.windspeedMiles
                };

                // Return structured JSON — the AI will interpret it
                return jsonResult(result);
            } else {
                return errorResult("Weather API returned status: #response.statusCode#");
            }
        } catch (any e) {
            return errorResult("Failed to fetch weather: #e.message#");
        }
    }
}

步骤2--在中注册 core/MCPServer.cfc:

打开 core/MCPServer.cfc 并将您的工具类添加到 toolClasses 数组中 registerDefaultTools() 方法：

var toolClasses = [
    "core.tools.HelloTool",
    "core.tools.PDFTool",
    "core.tools.SendGridEmailTool",
    "core.tools.DatabaseTool",
    "core.tools.FileTool",
    "core.tools.HttpClientTool",
    "core.tools.WeatherTool"          // <-- add your tool here
];

步骤3——重启并测试：

重新启动ColdFusion应用程序（请访问 restart-app.cfm 或重新启动CF服务），然后重新启动MCP客户端。您的新工具将出现在工具列表中，AI可以立即调用它。

基类给你什么

AbstractTool.cfc 提供辅助方法，以便您可以专注于业务逻辑：

现实世界的工具创意

一旦你理解了这种模式，想想ColdFusion在你的组织中已经做得很好的地方：

• 发票生成器 --包装你现有的 cfpdf 报告逻辑
• 客户查找 --查询您的CRM数据库并将结果返回给AI
• 文档转换器 --利用CF内置的Word/Excel/PDF功能
• 电子邮件起草人 --通过现有的邮件基础架构进行撰写和发送
• 报告运行程序 --执行存储过程并返回格式化结果
• 文件处理器 --解析上传的CSV，转换数据，写入输出
• 传统API包装 --将SOAP服务或内部REST端点暴露给AI

每一个都是一个 .cfc 文件和一行注册。

冒烟测试

Stdio（建议用于Claude Desktop）

MCPCFC_URL="http://localhost:8500/mcpcfc" ./scripts/verify-stdio.sh

流式HTTP（用于远程客户端）

MCPCFC_URL="http://localhost:8500/mcpcfc" ./scripts/verify-http.sh

配置

编辑 config/settings.cfm 自定义：

• protocolVersion （默认值： 2025-06-18)
• defaultDatasource （默认值： mcpcfc_ds)
• 文件沙盒路径和大小限制
• CORS设置

数据库设置（可选）

这 queryDatabase 工具需要一个名为的ColdFusion数据源 mcpcfc_ds:

1. 在ColdFusion Administrator中配置数据源
2. 通过访问加载示例架构 database-setup.cfm 在浏览器中，或导入 mcpcfc_db.sql MySQL/MariaDB

调试

• Claude Desktop MCP日志（macOS）： ~/Library/Logs/Claude/mcp-server-coldfusion-mcp.log
• 网桥调试模式： 集 MCPCFC_DEBUG=1 在 env 配置块
• 自签名HTTPS： 集 MCPCFC_INSECURE=1 如果使用不受信任的本地证书

安全警告

MCPCFC是一个强大的远程控制界面——它可以访问文件系统、发出HTTP请求、查询数据库、发送电子邮件和生成文档。 在没有以下条件的情况下，不要公开披露：

• 认证
• 严格的CORS/原产地限制
• 速率限制
• 逐个工具授权和沙盒

项目布局

Application.cfc
bridge/
  cf-mcp-bridge.sh           # Stdio ⇄ HTTP bridge for Claude Desktop
client-examples/
  test-client.cfm             # Browser-based test interface
config/
  routes.cfm
  settings.cfm                # Server configuration
core/
  CapabilityManager.cfc
  JSONRPCHandler.cfc
  MCPServer.cfc                # Tool registration happens here
  TransportManager.cfc
  tools/
    AbstractTool.cfc           # Base class — extend this for custom tools
    DatabaseTool.cfc
    FileTool.cfc
    HelloTool.cfc              # Good reference for new tools
    HttpClientTool.cfc
    PDFTool.cfc
    SendGridEmailTool.cfc
endpoints/
  mcp.cfm                     # Unified MCP endpoint (JSON-RPC 2.0)
logging/
registry/
session/
scripts/
  verify-stdio.sh
  verify-http.sh

贡献

看 贡献.md 作为指导方针。

许可证

MIT。看 许可证.

______________________________________________________________________

由ColdFusion 2025制造 @旋转烟雾.欢迎捐款。