Skip to main content
Glama

Server Configuration

Describes the environment variables required to run the server.

NameRequiredDescriptionDefault
KIMI_SERVER_TOKENYesToken from Kimi Server startup, used for authentication.

Capabilities

Features and capabilities supported by this server

CapabilityDetails
tools
{
  "listChanged": true
}

Tools

Functions exposed to the LLM to take actions

NameDescription
create_sessionB

创建新的 Kimi Code session。可指定工作目录和权限模式(auto/manual/yolo)。

execute_promptA

向目标 session 发送 prompt 并等待完整回复。通过 Kimi Server REST API 直接通信。默认排除思考链内容以节省 token。若回复模糊,可设置 include_thinking 获取思考内容确认意图。

chat_with_sessionA

向指定 session 发送任务(即发即返)。用 poll_session 跟踪进度。

run_flowA

分步流程执行引擎。创建 session 后逐步提交任务,每步完成后自动提交下一步。即发即返,通过 poll_session 跟踪流程进度。

stream_responseB

将处理结果实时推送给所有连接的外部调试客户端。客户端通过 WebSocket 实时接收响应,无需轮询。

list_sessionsA

列出所有 Kimi Code CLI session。返回 session ID、标题、创建/更新时间、工作目录和 agent 数量。按更新时间倒序排列。

get_session_infoB

获取指定 session 的详细信息,包括标题、工作目录、创建/更新时间、agent 列表和最后一条 prompt。

read_session_logA

读取指定 session 的对话日志。返回最近的消息条目、最后一条用户 prompt、最后一条助手回复、最近调用的工具、以及当前 turn 是否已完成。用于多轮编排时检测目标 session 的处理状态。

list_io_recordsA

快速列出 session 的输入输出记录。仅提取用户 prompt 和助手文本回复,过滤所有 tool_call/thinking/step_end 噪音。用于快速了解对话流程。

poll_sessionA

轮询 session 运行状态。返回结构化状态报告,优先使用 WebSocket 推送缓存(零 I/O)。

learn_workflowB

从口头描述或历史 session 中学习工作流,生成可复用的 YAML 模板。

list_templatesA

列出所有可用的工作流模板。返回模板名称、版本、步骤数、描述。

execute_workflowB

执行工作流模板:加载模板,创建任务 session,逐步下发指令,自适应调整,阻塞时暂停等待决策。

continue_workflowA

对暂停的工作流执行决策:重试当前步骤、跳过、终止、或用自定义指令覆盖。用于处理工作流执行中遇到的阻塞。

watch_sessionA

启动后台监听任务 session 的完成状态。提交任务后调用此工具,tunnel 通过 WS 主动等待完成。完成后用 get_watch_result 获取回复。

get_watch_resultB

获取 watch_session 的后台监听结果。返回 null 表示仍在等待中。

continue_watchB

检查后台监听结果。若任务 session 已完成,自动提交下一步指令并启动新一轮后台监听,形成完整自动化循环。

set_watch_outputA

设置监听结果文件路径。设置后每次 prompt.completed 时自动写入结果到该文件,统筹 session 读取即可获取任务回复。

get_tunnel_statusA

获取调试隧道当前状态:已连接客户端数、Wire 协议连接状态、消息队列长度、运行时间。

list_policiesA

列出所有可用的权限策略。包括内置策略(read-only/safe-edit/full-access)和项目 .kimi-tunnel/policies/ 下的自定义策略文件。每个策略附带验证状态。

approve_toolA

放行被策略阻断的工具调用(仅 PM 使用)。scope=once 仅放行本次调用,scope=session 将工具加入 session 临时白名单。

deny_toolA

拒绝被策略阻断或待审批的工具调用(仅 PM 使用)

memory_setA

写入一条键值对到指定命名空间,自动记录写入时间和来源 session。若 key 已存在则覆盖(upsert),version 递增。

memory_getA

读取指定命名空间下的条目。不指定 key 则返回全部条目。支持过滤已过期条目。

memory_listA

列出指定命名空间下所有键名,不含值体。支持前缀匹配快速浏览。省略参数列出所有命名空间。

memory_deleteB

删除指定键。仅 PM 或写入者有权删除。

memory_statusA

查看当前项目知识库整体状态:条目数、最后更新时间、过期条目列表、各命名空间分布。

memory_archiveA

将指定 session 的 L2 findings 归档为 L1 learnings。PM 审查后调用。

grade_stepA

对 task session 的产出进行 LLM 自动评分验证。返回 pass/fail 及详细反馈。grader 是筛子非裁判——pass 不代表完美,fail 也不一定是真问题。

Prompts

Interactive templates invoked by user choice

NameDescription

No prompts

Resources

Contextual data attached and managed by the client

NameDescription

No resources

Latest Blog Posts

MCP directory API

We provide all the information about MCP servers via our MCP API.

curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/FirenzeClaw/kimi-session-orchestrator'

If you have feedback or need assistance with the MCP directory API, please join our Discord server