Huangting-Flux Hub

一种能将你的 AI Agent Token 使用量降低 40% 的东方智慧协议

本仓库包含 HuangtingFlux Hub 的源代码，它是 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流程（SOP），以最大限度地减少 Token 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，可与任何符合规范的 AI Agent 无缝集成。

方法一：Manus Agent（推荐）

在您的 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

将以下配置添加到您的 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 HTTP API 调用

您可以通过 JSON-RPC 2.0 标准，使用任何 HTTP 客户端与 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

您可以自托管整个 HuangtingFlux 后端以供私人使用。该 Hub 是一个标准的 FastAPI 应用。

部署选项

我们为流行的云平台提供一键部署配置。

选项一：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。

选项二：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

前置要求：

• 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 将 REDIS_URL 环境变量设置为指向您的 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

Meng Yuanjing (Mark Meng) — XianDAO Labs

许可证

Apache 2.0 — 参见 LICENSE