kwjm-mcp
开物基模 MCP サービス(kwjm-mcp)
开物基模 (kwjm.com) API に基づく MCP サービス。MCP をサポートする任意の Agent ツールは、プラットフォームの API Key を一度設定するだけで、テキスト / 画像 / 動画 モデルを呼び出せ、各モデルの利用可能範囲と能力境界を明確に確認できます。
プラットフォームの本質:开物基模は AI モデル集約プロキシ(API Provider)です。プラットフォームのトークンを保持すれば、本サービスを通じて各モデルファミリー(OpenAI、Seed/Seedance、DeepSeek、Qwen、Gemini、Anthropic、快手可灵など)を呼び出せます。
特徴
一度の設定でどこでも利用可能:
KWJM_API_KEYを設定するだけでモデルを呼び出せます。さらに非キー項目KWJM_API_KEY_IDを設定すると、デフォルトの日次清算クエリを現在のメンバー Key に正確にバインドできます。能力の発見:
list_models/get_model_capabilitiesにより、Agent は呼び出し前に各モデルの modality、ファミリー、選択階層、エイリアス、能力境界を確認できます。マルチモーダル呼び出し:テキスト(OpenAI
/v1/chat/completionsと Anthropic/v1/messages)、画像(/v1/images/generations、/v1/images/edits)、動画(非同期タスクは/v1、/v2、/v3と kling 専用エンドポイントを含む)。誤判定防止ルール(中核設計):
デフォルト / 代替 / 非明示は呼び出さない の階層:
defaultは同種タスクで優先、fallbackは代替、off-by-defaultは明示的に指名された場合のみ。未知モデルをデフォルトで呼び出すことはありません。曖昧な場合は問い合わせ:モデルを指定してもバージョン / 同名の曖昧さがある場合(例:
deepseekファミリー)、候補リストを返し、ユーザーまたは Agent が正確なコンテキストに基づいて選択します。勝手に推測しません。リアルタイムの正確な ID を優先:
/v1/modelsが返す正確な ID が最終リクエスト値です。エイリアスは補助的な入り口に過ぎず、同名のリアルタイム ID を上書きできません。例:kw-video-v2*はそのままプラットフォームに渡す必要があります。同種作業のデフォルト決定:同種タスクでは、Agent がコンテキストに基づいてどの default モデルを使うかを決定し、毎回問い合わせることは強制しません。
能力境界の事前検証 + 能動的ブロック:
validate_requestは呼び出し前にユーザー入力を検証し(参照画像の枚数上限、サイズ / 解像度 / 比率 / 長さの列挙、必須エラー)、範囲外の場合は能動的に注意を促し修正案を提示します。suggest_modelはタスクに応じてデフォルト / 代替 / 非明示の階層を提示します。エラーコードを「わかりやすく」:
401/403/429/500/503などのエラーコードを「問題の性質 + 元の意味 + 平易な説明 + 次のステップの案内」の4段構造に内面化します。Agent はステータスコードを返すだけでなく、一般の人にもわかる言葉で「何が起きたか、なぜか、どうすればよいか」を説明します。
Related MCP server: Jimeng MCP Server
クイックスタート
1. インストール
npm install -g kwjm-mcpグローバルインストールせずに、MCP クライアントから npx で直接起動することもできます:
npx -y kwjm-mcp2. API Key の設定
任意の MCP クライアントの server 設定で、env を通じてトークンを渡します:
環境変数 | 必須 | 説明 |
| はい | 开物基模プラットフォームトークン(コンソール → APIトークン) |
| 日次清算必須 | 現在のトークンの数字 ID。 |
API Base URL は公式の https://kwjm.com に固定され、環境変数による上書きは受け付けません。bearer token が誤って他の送信先に送られるのを防ぎます。
3. npx を server コマンドとして使用する例
npx -y kwjm-mcp
# 源码开发:npm install && npm run build && node dist/index.jsツール概要
ツール | 説明 | エンドポイント |
| すべてのモデルと能力メタデータ(modality/階層/エイリアス)を一覧表示 | registry |
| 単一モデルの能力の詳細調査とエイリアス解決 | registry |
|
|
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| OpenAI 互換のテキスト生成 |
|
| Anthropic Messages のテキスト生成(claude 系) |
|
| テキストから画像を生成(エンドポイントはモデルに応じて振り分け: | 振り分け |
| 画像から画像への変換 / 編集 |
|
| テキスト / 画像 / 参照から動画を生成。エンドポイントはモデルファミリーに応じて振り分け(/v1、/v3、/v2、DashScope、kling) | 振り分け |
| 動画 / 画像タスクの結果をポーリング(queryPath はモデルファミリーに応じて変化) | 振り分け |
| デフォルトで現在の |
|
| 明示的に |
|
| 現在のアカウントのウォレット残高を照会 |
|
能力の原子化(実際のドキュメントを内面化)
モデル能力テーブルは、プラットフォームの 62 の API ドキュメントページに基づいて項目ごとに内面化され、実際のエンドツーエンド体系をカバーしています:
テキスト:
/v1/chat/completions、/v1/responses、/v1/messages(gpt-5.2/5.4、deepseek-v3.2、qwen3、doubao-seed、gemini、claude シリーズ)画像:
/v1/images/generations、/v1/images/edits、/v1/images/generations/tasks(非同期、-gpサフィックス)、DashScope 相当、geminigenerateContent動画(複数エンドポイント体系、非同期タスクのポーリング):
/v1/videos/generations(doubao-seedance、wan シリーズ)/v3/contents/generations/tasks(kw-video-v2*正確モデルと dreamina-seedance 互換モデル)/v1/videos/text2video|image2video|video2video|reference(kling シリーズ)/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)
正確な ID ルール:
kw-video-v2、kw-video-v2-fast、kw-video-v2-mini、kw-video-v2.5はすべて独立したプラットフォーム ID であり、dreamina ID にマッピングされません。
選択ルールについて(重要)
デフォルトモデル:テキストは
gpt-5.2-pro-2025-12-11、画像はgpt-image-2、動画はkw-video-v2。同種タスクで指名がない場合、Agent がデフォルトで採用します。曖昧な場合:入力パラメータが複数の候補に一致する場合(例:
wan、klingなどの複数バージョンファミリー)→ ツールは候補リストを返すため、確定してから呼び出します。非明示は呼び出さない:
claude-opus-4-8、gpt-image-2-gp(非同期)、grok-imagineなどマークされたモデルは、明示的に指名(explicit: true)しない限り呼び出されません。
テスト
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日次清算インターフェースはアカウント単位の Key リストのみを提供します。そのため、デフォルトの現在メンバー照会では KWJM_API_KEY_ID を使用して正確にバインドする必要があります。get_account_daily_costs では、通常のコスト照会が同じアカウントの他のメンバーに意図せず拡大しないよう、明示的に all_keys=true を渡すことも必要です。
Agent 接続ガイド
設計ドキュメント
ディレクトリ構造
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This server cannot be deployed
Maintenance
Related MCP Connectors
MCP server for Wan AI video generation
MCP server for Qwen Image 3 AI image generation
MCP server for MiniMax H3 multimodal video generation
Multi-model AI image and video generator. 14 models behind one OAuth-secured MCP endpoint.
Related MCP Servers
- AlicenseAqualityDmaintenanceAn MCP server that enables AI applications to access 20+ model providers (including OpenAI, Anthropic, Google) through a unified interface for text and image generation.230MIT
- FlicenseNot gradedqualityCmaintenanceA Model Context Protocol server for AI image and video generation using Jimeng AI, enabling text-to-image, image composition, text-to-video, and image-to-video through Claude Desktop and other MCP clients.81-
- FlicenseAqualityDmaintenanceAn MCP server that provides a standardized interface for accessing WaveSpeed AI's image and video generation capabilities, including text-to-image, image-to-image, inpainting, and dynamic video generation.3-
- AlicenseAqualityCmaintenanceMCP server for generating images and videos using Volcengine's Jimeng APIs, supporting text-to-image, image-to-image, multi-image fusion, text-to-video, and image-to-video.31MIT