所有接口均为 POST,JSON body,Content-Type: application/json

1. 注册            POST $BASE/api/register/start        {}
                   → 返回 visit_code(回访码)和第一题
2. 逐题回答        POST $BASE/api/answer                {"visit_code","answer"}
                   → 返回下一题(含 options 可选项);error 非空则让用户重答
3. 照片上传链接    POST $BASE/api/upload_link           {"visit_code"}
                   → 把返回的 upload_url 给用户点开传照片(15分钟有效)
   ★ 如果用户直接把照片发到了对话里且你能访问该文件:不用给链接,
     取 upload_url 末尾的 token,替用户直接传(最多3张):
     curl -F "files=@/路径/photo.jpg" $BASE/api/upload/<token>
4. 今日推荐        POST $BASE/api/recommendations       {"visit_code"}
5. 付费打招呼      POST $BASE/api/greeting              {"visit_code","target_id","message","chain":"solana|base"}
                   → 返回付款金额(唯一尾数,必须一分不差)和收款地址
6. 查付款状态      POST $BASE/api/order/status          {"visit_code","order_id"}
7. 我的信箱        POST $BASE/api/inbox                 {"visit_code"}
8. 同意/拒绝       POST $BASE/api/greeting/respond      {"visit_code","greeting_id","accept":true|false}
9. 查看联系方式    POST $BASE/api/contact               {"visit_code","greeting_id"}
10. 余额           POST $BASE/api/balance               {"visit_code"}
11. 改答案         POST $BASE/api/update_answer         {"visit_code","key","answer"}

我想用「AI丘比特」找对象。它是一个 MCP 服务,地址:
https://<你的域名>/mcp

请这样帮我:
1. 如果你所在的平台支持添加 MCP 连接器(比如 Claude 的 设置→Connectors→Add custom
   connector),请一步一步教我把上面这个地址加进去。
2. 添加成功后,调用 register_start 帮我注册,然后帮我填 16 题问卷:每次把 2-3 道相关的题一起问我,我一条消息答完你就逐个提交。
3. 提醒我保存好回访码(唯一凭证),并引导我上传 3 张照片。
4. 以后我每天问你"今天有推荐吗",你就调用 get_recommendations 给我看今日推荐。
5. 如果你没法添加 MCP 连接器,就告诉我打开 https://<你的域名> 在网页完成,一样能用。

/plugin marketplace add Jessieeeeai/ai-cupid   # 然后 /plugin install ai-cupid

[mcp_servers.ai-cupid]
command = "npx"
args = ["-y", "mcp-remote", "https://web-production-63f51.up.railway.app/mcp"]

{ "mcpServers": { "ai-cupid": { "url": "https://web-production-63f51.up.railway.app/mcp" } } }

cp .env.example .env   # 填入你的收款地址等

pip install -r requirements.txt
python main.py          # http://localhost:8000
pytest                  # 19 个测试

docker build -t hongniang .
docker run -d --env-file .env -p 8000:8000 -v ./data:/app/data hongniang

curl "https://api.telegram.org/bot<TOKEN>/setWebhook?url=https://<域名>/webhooks/telegram"

# crontab:每小时
0 * * * * curl -s -X POST https://<域名>/internal/tick -H "x-webhook-secret: <你的secret>"

Claude/ChatGPT ──MCP──┐
任意AI+浏览器 ──网页──┤──> FastAPI 单体 ──> SQLite/Postgres
Telegram ──bot────────┘         ├─> 照片存储(本地/R2)
Helius/Alchemy ──webhook──>     ├─> 扫链对账(唯一尾数金额)
                                └─> LLM(推荐理由/embedding,可降级)

app/
  config.py         全部配置(品牌/价格/风控参数)
  models.py         数据模型(用户/问卷/推荐/打招呼/订单/流水/事件)
  questionnaire.py  16题问卷状态机
  matching.py       匹配引擎(硬过滤+软打分)
  llm.py            LLM/embedding 适配层(带离线降级)
  payments.py       订单/唯一尾数/余额ledger
  greetings.py      双向打招呼状态机
  chains.py         Helius/Alchemy webhook 解析
  notify.py         TG/邮件通知
  mcp_server.py     MCP 工具集(13个工具)
  api.py            REST API + webhook + 网页路由
  web/              网页入口(对话式)+ 上传页
tests/              19 个测试(问卷/匹配/支付/状态机)