开物基模 MCP-Dienst（kwjm-mcp）

Ein MCP-Dienst auf Basis der API von 开物基模 (kwjm.com). Jedes MCP-fähige Agent-Tool kann nach nur einmaliger Konfiguration des Plattform-API-Keys Text-/Bild-/Video-Modelle aufrufen und dabei die verfügbaren Bereiche und Fähigkeitsgrenzen jedes Modells klar erkennen.

Plattform-Wesen: 开物基模 ist ein Aggregations-Proxy für KI-Modelle (API Provider). Sobald du ein Plattform-Token besitzt, kannst du über diesen Dienst verschiedene Modellfamilien aufrufen (OpenAI, Seed/Seedance, DeepSeek, Qwen, Gemini, Anthropic, 快手可灵 usw.).

Eigenschaften

• Einmal konfigurieren, überall nutzbar: Mit KWJM_API_KEY können Modelle aufgerufen werden; wird zusätzlich das Nicht-Schlüssel-Feld KWJM_API_KEY_ID konfiguriert, wird die standardmäßige Tagesabrechnungsabfrage exakt an den aktuellen Mitglieds-Key gebunden.

• Fähigkeitserkennung: list_models / get_model_capabilities zeigen dem Agenten vor dem Aufruf jedes Modells dessen Modalität, Familie, Auswahlebene, Aliase und Fähigkeitsgrenzen.

• Multimodale Aufrufe: Text (OpenAI /v1/chat/completions und Anthropic /v1/messages), Bild (/v1/images/generations, /v1/images/edits), Video (asynchrone Aufgaben mit /v1, /v2, /v3 und kling-spezifischen Endpunkten).

• Regeln zur Vermeidung von Fehlentscheidungen (Kerndesign):

  • Stufen „default/fallback/off-by-default“: default bevorzugt für gleichartige Aufgaben, fallback als Alternative, off-by-default nur bei expliziter Angabe – unbekannte Modelle werden niemals standardmäßig berührt.

  • Nachfrage bei Mehrdeutigkeit: Wenn ein Modell angegeben ist, aber Versions-/Namenskonflikte bestehen (z. B. Familie deepseek), wird eine Kandidatenliste zurückgegeben; der Benutzer oder Agent wählt anhand des genauen Kontexts, ohne eigenmächtige Vermutung.

  • Echtzeit-Präzisions-ID bevorzugt: Die von /v1/models zurückgegebene exakte ID ist der endgültige Anforderungswert; Aliase dienen nur als Hilfseinstieg und können eine gleichnamige Echtzeit-ID nicht überschreiben. Beispielsweise muss kw-video-v2* unverändert an die Plattform übergeben werden.

  • Standardentscheidung für gleichartige Aufgaben: Bei gleichartigen Aufgaben entscheidet der Agent anhand des Kontexts, welches default-Modell verwendet wird; eine Rückfrage ist nicht jedes Mal erforderlich.

• Vorabprüfung der Fähigkeitsgrenzen + aktive Blockierung: validate_request validiert vor dem Aufruf die Benutzereingaben (Obergrenze für Referenzbilder, Aufzählungen für Größe/Auflösung/Seitenverhältnis/Dauer, zwingend auftretende Fehler) und weist bei Überschreitung aktiv darauf hin und gibt Korrekturvorschläge; suggest_model liefert je nach Aufgabe die Stufen default/Alternative/off-by-default.

• Fehlercodes „in verständlicher Sprache“: Fehlercodes wie 401/403/429/500/503 werden in eine vierteilige Struktur aus „Problemart + ursprüngliche Bedeutung + allgemeinverständliche Erklärung + nächste Schritte“ überführt. Der Agent spuckt nicht nur Statuscodes aus, sondern erklärt in für Laien verständlichen Worten, „was passiert ist, warum und was zu tun ist“.

Related MCP server: Jimeng MCP Server

Schnellstart

1. Installation

npm install -g kwjm-mcp

Alternativ kann man es ohne globale Installation direkt vom MCP-Client über npx starten:

npx -y kwjm-mcp

2. API-Key konfigurieren

In der Serverkonfiguration eines beliebigen MCP-Clients wird das Token über env übergeben:

Die API-Basis-URL ist fest auf die offizielle https://kwjm.com gesetzt; eine Überschreibung per Umgebungsvariable wird nicht akzeptiert, damit das Bearer-Token nicht versehentlich an andere Quellen gesendet wird.

3. Beispiel mit npx als Serverbefehl

npx -y kwjm-mcp
# 源码开发：npm install && npm run build && node dist/index.js

Werkzeugübersicht

Fähigkeits-Atomisierung (basierend auf der realen Dokumentation)

Die Modellfähigkeitstabelle wurde Punkt für Punkt aus 62 API-Dokumentationsseiten der Plattform übernommen und deckt das reale Ende-zu-Ende-System ab:

• Text: /v1/chat/completions, /v1/responses, /v1/messages (gpt-5.2/5.4, deepseek-v3.2, qwen3, doubao-seed, gemini, claude-Serie)

• Bild: /v1/images/generations, /v1/images/edits, /v1/images/generations/tasks (asynchron, -gp-Suffix), DashScope-Äquivalent, gemini generateContent

• Video (Multi-Endpunkt-System, asynchrone Aufgaben per Polling):

  • /v1/videos/generations (doubao-seedance, wan-Serie)

  • /v3/contents/generations/tasks (exakte Modelle kw-video-v2* und dreamina-seedance-kompatible Modelle)

  • /v1/videos/text2video|image2video|video2video|reference (kling-Serie)

  • /v1/videos/create (veo3.1, sora-2-sp), /v1/videos (sora-2)

  • /v2/video_generation (MiniMax-H3), DashScope /api/v1/services/aigc/video-generation/video-synthesis (wan2.7)

• Regel für exakte IDs: kw-video-v2, kw-video-v2-fast, kw-video-v2-mini, kw-video-v2.5 sind eigenständige Plattform-IDs und werden nicht auf dreamina-IDs abgebildet.

Über die Auswahlregeln (sehr wichtig)

• Standardmodelle: Text gpt-5.2-pro-2025-12-11; Bild gpt-image-2; Video kw-video-v2. Bei gleichartigen Aufgaben ohne Angabe verwendet der Agent sie standardmäßig.

• Mehrdeutigkeit: Trifft die Eingabe auf mehrere Kandidaten (z. B. wan, kling u. a. Mehrversionsfamilien), gibt das Tool eine Kandidatenliste zurück; erst nach Festlegung sollte aufgerufen werden.

• Ohne Angabe kein Aufruf: Modelle wie claude-opus-4-8, gpt-image-2-gp (asynchron), grok-imagine sind markiert und werden ohne explizite Angabe (explicit: true) nicht aufgerufen.

Tests

npm test          # 单元 + 端到端（无需平台 key；e2e 验证防误判规则在协议层生效）
npm run test:live # 只读实时模型校验；不会触发生成
npm run test:live:text
KWJM_LIVE_COST_ACK=image npm run test:live:image
KWJM_LIVE_COST_ACK=video npm run test:live:video
KWJM_LIVE_COST_ACK=video-reference npm run test:live:video-reference

Die Tagesabrechnungsschnittstelle liefert nur die Key-Liste auf Kontoebene; daher muss die standardmäßige Abfrage des aktuellen Mitglieds mit KWJM_API_KEY_ID exakt gebunden werden. get_account_daily_costs erfordert außerdem die explizite Übergabe von all_keys=true, damit normale Kostenabfragen nicht versehentlich auf andere Mitglieder desselben Kontos ausgeweitet werden.

Integrationsanleitung für Agenten

• Codex

• Claude Code

• OpenCode

• zcode

• Cursor

• Hermes Agent

• OpenClaw

• Trae

• Workbuddy

Design-Dokumente

• Design-Spec

• 1.0-Release-Abschlussaudit

Verzeichnisstruktur

src/
  core/
    types.ts      类型：能力/层级/别名
    registry.ts   策展能力表 + 选择规则 + 别名映射 + refresh 合并
    client.ts     HTTP 封装（鉴权/错误归一化）
  handlers/
    result.ts     MCP 结果/错误封装
    guard.ts      防误判守卫（歧义/off-by-default）
    discovery.ts  list_models / get_model_capabilities / refresh_models
    text.ts       chat_completions / messages
    image.ts      generate_image / edit_image
    video.ts      generate_video / get_video_result
    usage.ts      当前 Key / 全账户日结与钱包查询
  index.ts        MCP Server 引导
test/             单元 / 端到端 / 实时集成测试