Huangting-Flux Hub

一个能让你 AI Agent 令牌使用量减少 40% 的东方智慧协议

本仓库包含 HuangtingFlux Hub 的源代码，这是 Huangting Protocol 的官方 MCP（Model Context Protocol）服务器。它为 AI Agent 提供了一套强制性的三阶段标准操作程序（SOP），以最大限度地减少令牌消耗。

实时仪表盘：huangtingflux.com

MCP 集成指南

HuangtingFlux 通过标准的 Model Context Protocol (MCP) 对外提供服务，可与任何兼容的 AI Agent 无缝集成。

方法一：Manus Agent（推荐）

在 Manus Agent 的 MCP 设置中，添加以下服务器 URL：

https://mcp.huangting.ai/mcp

Agent 将自动发现并遵循三阶段 SOP（start_task → report_step_result → finalize_and_report）。

方法二：Claude Desktop / Cursor

将以下配置添加到你的 claude_desktop_config.json 或 Cursor 的 MCP 设置中：

{
  "name": "HuangtingFlux",
  "url": "https://mcp.huangting.ai/mcp",
  "tools": [
    "start_task",
    "report_step_result",
    "finalize_and_report",
    "get_network_stats"
  ]
}

方法三：直接调用 HTTP API

你可以通过任何 HTTP 客户端，使用 JSON-RPC 2.0 标准与 MCP 端点进行交互。

示例：调用 start_task

curl -X POST https://mcp.huangting.ai/mcp \
     -H "Content-Type: application/json" \
     -d '{
          "jsonrpc": "2.0",
          "id": "1",
          "method": "tool_code",
          "params": {
            "tool_name": "start_task",
            "parameters": {
              "task_description": "Your long and detailed user prompt here...",
              "task_type": "complex_research"
            }
          }
        }'

Related MCP server: toon-parse-mcp

三阶段 SOP

自托管

你可以自托管整个 HuangtingFlux 后端以供私有使用。该中心是一个标准的 FastAPI 应用程序。

部署选项

我们为流行的云平台提供一键部署配置。

选项 1：部署到 Railway（推荐）

这是最简单的方法。该模板将自动配置 Python Web 服务和 Redis 数据库。

选项 2：部署到 Render

Render 将使用仓库中的 render.yaml 文件来设置 Web 服务和 Redis 实例。

手动部署

先决条件：

• Python 3.11+

• Redis 7+

1. 克隆仓库

git clone https://github.com/XianDAO-Labs/huangting-flux-hub.git
cd huangting-flux-hub

2. 安装依赖

pip install -r requirements.txt

3. 配置环境 设置 REDIS_URL 环境变量以指向你的 Redis 实例。

export REDIS_URL="redis://user:password@host:port"

4. 运行服务器

uvicorn main:app --host 0.0.0.0 --port 8000

MCP Hub 将在 http://localhost:8000/mcp 上可用。

作者

孟元景（Mark Meng） — XianDAO Labs

许可证

Apache 2.0 — 参见 LICENSE