使用 WebhookMCP 接收 AI 任务完成通知

在使用 AI 助手处理长时间运行的任务时，一直盯着屏幕等待结果是很不方便的。WebhookMCP 通过在 AI 任务完成时发送通知来解决这个问题，让您可以在等待期间专注于其他工作。

在本指南中，我们将介绍如何设置 WebhookMCP 和 Echobell，以便在 AI 任务处理完成时接收通知。

什么是 WebhookMCP？

WebhookMCP 是一个发送 webhook 通知的模型上下文协议（MCP）服务器。它与各种 AI 开发环境无缝集成，包括 VS Code、Claude、Cursor 和 Windsurf。当配置了 Echobell 的 webhook URL 后，它可以在 AI 任务完成时通过各种渠道向您发送通知。

WebhookMCP 设置

步骤1：获取 Echobell webhook URL

登录到您的 Echobell 控制面板
创建新频道或选择现有频道
进入频道设置并复制 webhook URL

步骤2：配置开发环境

VS Code 用户

将以下内容添加到 VS Code 的 settings.json 中：

{
  "mcp": {
    "servers": {
      "notification": {
        "command": "npx",
        "args": ["-y", "webhook-mcp"],
        "env": {
          "WEBHOOK_URL": "您的-Echobell-webhook-URL"
        }
      }
    }
  }
}

Claude、Cursor 或 Windsurf 用户

将以下配置添加到您的环境中：

{
  "mcpServers": {
    "notification": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "webhook-mcp"],
      "env": {
        "WEBHOOK_URL": "您的-Echobell-webhook-URL"
      }
    }
  }
}

步骤3：在工作流程中使用通知

完成配置后，您可以通过在提示中包含"完成后发送通知"等短语来指示 AI 助手在任务完成时通知您。WebhookMCP 服务器将自动向您配置的 Echobell 频道发送通知。

使用场景

长时间代码生成：当 AI 助手完成复杂代码库的生成时获得通知
数据分析任务：当 AI 完成大型数据集分析时接收提醒
内容创作：在 AI 完成文章或文档草稿时获得通知
训练和微调：在模型训练或微调任务完成时接收通知

优势

时间效率：无需持续检查任务进度
多任务处理：等待 AI 完成时可以处理其他任务
灵活性：通过各种 Echobell 渠道接收通知（电子邮件、Slack、Discord 等）
简单设置：轻松集成到常用开发环境

快速安装

对于 VS Code 用户，您可以通过点击 GitHub 仓库中的"Install in VS Code"按钮快速安装 WebhookMCP 服务器。安装向导将指导您设置 Echobell webhook URL。

结论

WebhookMCP 与 Echobell 的组合为 AI 开发工作流程提供了强大的通知系统。通过设置这些通知，您可以使 AI 开发过程更加高效，无需手动检查即可了解任务完成情况。

快来试试看，让我们知道它如何改善您的 AI 开发工作流程！