Storywright MCP

用于 Cursor、Claude Desktop、OpenCode 或任何支持通过 stdio 进行 MCP 通信的主机的多智能体 书籍写作 MCP 服务器。它结合了受保护的章节流水线（作者 → 编辑 → 可配置的第三方审核 → 批准）、磁盘上的 JSON/Markdown 项目、书籍大纲规划、连贯性追踪、手稿搜索、标记扫描、前序章节上下文预算以及 导出/差异对比 辅助工具。

黄金路径（第一小时）

1. 安装（从本仓库）：

   cd C:\Apps\claude_plugins\storywright-mcp
   uv sync --extra dev

2. 设置 API 密钥（用户环境变量或 MCP env 块）：

   • ANTHROPIC_API_KEY 和/或 ANTHROPIC_AUTH_TOKEN — 作者/编辑/第三方审核所需（MiniMax 通常使用 Bearer + ANTHROPIC_BASE_URL）。

3. 在 Cursor 中注册 MCP — 创建或编辑 mcp.json：

   作用域	路径 (Windows)
   用户 (所有工作区)	%USERPROFILE%\.cursor\mcp.json
   仅此仓库	<repo>\.cursor\mcp.json

   如果文件已包含其他服务器，请将 storywright 合并到现有的 "mcpServers" 对象中。

   Anthropic API 密钥（通过 Windows 环境变量设置密钥 — 设置用户环境变量，然后引用它们）：

   {
     "mcpServers": {
       "storywright": {
         "command": "uv",
         "args": ["run", "--directory", "C:/Apps/claude_plugins/storywright-mcp", "storywright-mcp"],
         "env": {
           "ANTHROPIC_API_KEY": "${env:ANTHROPIC_API_KEY}",
           "STORYWRIGHT_PROJECTS_ROOT": "C:/Users/you/Documents/writing",
           "STORYWRIGHT_ANTHROPIC_MODEL": "claude-sonnet-4-20250514"
         }
       }
     }
   }

   MiniMax（与您的工作 shell 相同 — Bearer + 基础 URL + 模型）：

   {
     "mcpServers": {
       "storywright": {
         "command": "uv",
         "args": ["run", "--directory", "C:/Apps/claude_plugins/storywright-mcp", "storywright-mcp"],
         "env": {
           "ANTHROPIC_BASE_URL": "https://api.minimax.io/anthropic",
           "ANTHROPIC_AUTH_TOKEN": "${env:ANTHROPIC_AUTH_TOKEN}",
           "STORYWRIGHT_ANTHROPIC_MODEL": "MiniMax-M2.7",
           "STORYWRIGHT_PROJECTS_ROOT": "C:/Users/you/Documents/writing"
         }
       }
     }
   }

   在 Windows 环境变量 (用户) 中设置 ANTHROPIC_AUTH_TOKEN，或者仅在您接受其存储在磁盘上的风险时才临时嵌入该值。将 STORYWRIGHT_PROJECTS_ROOT 编辑为您希望 book_projects/ 存放的任何位置。

   重新加载 MCP：命令面板 → “Cursor: Reload MCP Servers”（或重启 Cursor）。Cursor 启动服务器的终端必须在 PATH 中包含 uv。

4. 在聊天中，按顺序运行工具：

   • check_environment — 确认密钥 + 模型 + 版本。

   • `create_book_project(project_name="my-novel", book_title="My Novel", third_agents=["comedy","pacing"])

   • plan_book() … 完成各阶段（可选），或直接跳至章节。

   • 根据需要 add_chapter / add_character。

   • get_pipeline_status — 显示每章的 确切下一个工具。

   • 每章操作：start_chapter → run_writer_agent → run_editor_review → 每个 run_third_agent → approve_chapter。

5. 需要了解的制品：

   • briefs/revision_queue.json — 来自 request_revision 的备注（作者提示词会读取这些内容）。

   • reports/chapter-NN-editor-meta.json — 编辑解析后的结论 + 元数据块。

   • manuscript/chapter-NN-draft.prev.md — 每次作者覆盖前的备份；使用 diff_chapter。

   • EXPORT-manuscript.md — export_manuscript 的可选输出。

Related MCP server: creative-subagent-runner-mcp

功能

• 严格的工作流：第三方审核仅在编辑之后进行；除非 force=true，否则批准需要所有配置的第三方智能体通过。

• 流水线提示：get_pipeline_status 列出每章的下一个工具调用。

• API 就绪检查：check_environment 在消耗会话额度前验证 Anthropic 凭据（ANTHROPIC_API_KEY 和/或 ANTHROPIC_AUTH_TOKEN）。

• 前序正文预算：作者包含最近 已批准 的章节文本，直至可配置的字数/章节限制（相比转储整本书，节省了上下文）。

• 重试机制：瞬态 Anthropic 错误（429/5xx，超时）会通过退避策略重试（STORYWRIGHT_ANTHROPIC_MAX_RETRIES）。

• 结构化编辑元数据：编辑报告应以 ---STORYWRIGHT_META_START--- … END--- 结尾；Markdown 报告旁会解析出 JSON。

• 导出 / 差异对比：export_manuscript，diff_chapter（草稿 vs .prev.md）。

• 资源：storywright://project/*，storywright://meta/version。

安装

cd storywright-mcp
uv sync --extra dev

环境

MiniMax (Anthropic 兼容网关)

Storywright 使用官方的 anthropic Python SDK，它读取 ANTHROPIC_BASE_URL 和 ANTHROPIC_AUTH_TOKEN 的方式与 Claude Code 相同。将您的 ~/.claude/settings.json 中的 env 镜像到 Cursor（或 shell）的 Storywright MCP env 块 中，例如：

• ANTHROPIC_BASE_URL = https://api.minimax.io/anthropic

• ANTHROPIC_AUTH_TOKEN = 您的 MiniMax 令牌 (Bearer)

• STORYWRIGHT_ANTHROPIC_MODEL = MiniMax-M2.7（或您的提供商期望的任何模型 ID）

请不要提交 API 密钥；优先使用操作系统环境变量或 Cursor 密钥。

运行 (stdio)

uv run storywright-mcp
uv run python -m storywright_mcp

Claude Desktop / OpenCode

如果您的应用程序支持 MCP stdio 服务器，请使用与 Cursor 相同的 command / args。

典型工作流

1. create_book_project(..., third_agents=[...]) 或 load_book_project("C:/absolute/.../book_projects/my-book")

2. plan_book() … (可选)

3. start_chapter(1) → run_writer_agent(1) → run_editor_review(1) → run_third_agent(1, …) → approve_chapter(1)

当您迷失方向时，请使用 get_pipeline_status。

CLI

uv run storywright-mcp agents           # list third-pass agents
uv run storywright-mcp smoke             # ping Anthropic/MiniMax (tiny token use)
uv run storywright-mcp smoke --with-book # temp folder + new project + chapter 1 writer (full pipeline chunk)

像 run_editor_review(1) 这样的名称是 MCP 工具（在 Cursor/聊天中使用），而不是 shell 命令。在 PowerShell 中，您可以在 load_book_project 之后调用相同的逻辑：

uv run python -c "from storywright_mcp import workflow; workflow.load_book_project(r'C:/path/to/book_projects/your-book'); print(workflow.run_editor_review(1))"

测试 MiniMax (或任何 Anthropic 兼容代理)

在 PowerShell 中，设置与 ~/.claude/settings.json 中相同的变量，然后从仓库运行 smoke（凭据仅保留在您的 shell 中）：

$env:ANTHROPIC_BASE_URL = "https://api.minimax.io/anthropic"
$env:ANTHROPIC_AUTH_TOKEN = "<your-token>"
$env:STORYWRIGHT_ANTHROPIC_MODEL = "MiniMax-M2.7"
cd C:\Apps\claude_plugins\storywright-mcp
uv run storywright-mcp smoke

如果您在输出中看到 STORYWRIGHT_SMOKE_OK，则说明路由和身份验证工作正常。使用 smoke --with-book 来确认 create_book_project → run_writer_agent 是否针对实时推理有效（会消耗更多 Token；文件将存放在临时 storywright-smoke-* 目录下）。

CI

GitHub Actions 在推送/PR 时运行 ruff + pytest (.github/workflows/ci.yml)。

许可证

MIT