kwjm-mcp
开物基模 MCP 서비스(kwjm-mcp)
开物基模 (kwjm.com) API를 기반으로 하는 MCP 서비스입니다. MCP를 지원하는 모든 Agent 도구는 플랫폼 API Key를 한 번만 구성하면 텍스트 / 이미지 / 비디오 모델을 호출할 수 있으며, 각 모델의 사용 가능 범위와 기능 경계를 명확히 볼 수 있습니다.
플랫폼 본질: 开物基模는 AI 모델 집계 프록시(API Provider)입니다. 플랫폼 토큰을 보유한 후 이 서비스를 통해 각 모델 계열(OpenAI, Seed/Seedance, DeepSeek, Qwen, Gemini, Anthropic, 快手可灵 등)을 호출할 수 있습니다.
특징
한 번 구성, 어디서나 사용 가능:
KWJM_API_KEY를 설정하면 모델을 호출할 수 있습니다. 비밀키가 아닌 필드KWJM_API_KEY_ID를 추가로 구성하면 기본 일일 결산 조회를 현재 멤버 Key에 정확하게 바인딩할 수 있습니다.능력 발견:
list_models/get_model_capabilities는 Agent가 호출 전에 각 모델의 modality, 계열, 선택 계층, 별칭, 기능 경계를 볼 수 있게 합니다.멀티모달 호출: 텍스트(OpenAI
/v1/chat/completions및 Anthropic/v1/messages), 이미지(/v1/images/generations,/v1/images/edits), 비디오(비동기 작업에는/v1,/v2,/v3및 kling 전용 엔드포인트 포함).오판 방지 규칙 (핵심 설계):
기본/대체/비지정 호출 안 함 등급:
default는 동일 유형 작업에서 우선,fallback은 대체,off-by-default는 명시적으로 지정할 때만 호출하며, 절대 기본적으로 알 수 없는 모델을 접촉하지 않습니다.모호성 문의: 모델을 지정했지만 버전/동명 모호성이 있는 경우(예:
deepseek계열) 후보 목록을 반환하여 사용자 또는 Agent가 정확한 컨텍스트에 따라 선택하도록 하며, 임의로 추측하지 않습니다.실시간 정확한 ID 우선:
/v1/models가 반환하는 정확한 ID가 최종 요청 값입니다. 별칭은 보조 진입점일 뿐이며 동일 이름의 실시간 ID를 덮어쓸 수 없습니다. 예를 들어kw-video-v2*는 원래대로 플랫폼에 전달해야 합니다.동일 유형 작업 기본 결정: 동일 유형 작업은 Agent가 컨텍스트에 따라 어떤 default 모델을 사용할지 결정하며, 매번 문의를 강제하지 않습니다.
기능 경계 사전 검사 + 능동 차단:
validate_request는 호출 전에 사용자 입력(참조 이미지 수 상한, 크기/해상도/비율/시간 열거, 필수 오류)을 검증하고, 범위를 벗어나면 능동적으로 알리고 수정 제안을 제공합니다.suggest_model은 작업에 따라 기본/대체/비지정 등급을 제공합니다.오류 코드 '쉬운 말':
401/403/429/500/503등의 오류 코드를 '문제 성격 + 원래 의미 + 쉬운 설명 + 다음 단계 안내' 4단계 구조로 내재화하여, Agent가 상태 코드만 내뱉는 것이 아니라 일반인이 이해할 수 있는 말로 '무슨 일이 일어났는지, 왜, 어떻게 해야 하는지'를 설명합니다.
Related MCP server: Jimeng MCP Server
빠른 시작
1. 설치
npm install -g kwjm-mcp전역 설치 없이 MCP 클라이언트가 npx로 직접 시작하게 할 수도 있습니다:
npx -y kwjm-mcp2. API Key 구성
모든 MCP 클라이언트의 server 구성에서 env를 통해 토큰을 전달합니다:
환경 변수 | 필수 | 설명 |
| 예 | 开物基模 플랫폼 토큰(콘솔 → API 토큰) |
| 일일 결산 필수 | 현재 토큰의 숫자 ID이며, |
API Base URL은 공식 https://kwjm.com으로 고정되며 환경 변수 덮어쓰기를 허용하지 않아 bearer token이 다른 출처로 잘못 전송되는 것을 방지합니다.
3. npx를 server 명령으로 사용하는 예시
npx -y kwjm-mcp
# 源码开发:npm install && npm run build && node dist/index.js도구 개요
도구 | 설명 | 엔드포인트 |
| 전체 모델 및 기능 메타데이터(modality/계층/별칭) 나열 | registry |
| 단일 모델 기능 심층 분석 및 별칭 해석 | registry |
|
|
|
| OpenAI 호환 텍스트 생성 |
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| Anthropic Messages 텍스트 생성(claude 계열) |
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| 텍스트로 이미지 생성(엔드포인트는 모델에 따라 분기: | 분기 |
| 이미지로 이미지 생성/편집 |
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| 텍스트/이미지/참조로 비디오 생성, 엔드포인트는 모델 계열에 따라 분기(/v1, /v3, /v2, DashScope, kling) | 분기 |
| 비디오/이미지 작업 결과 폴링(queryPath는 모델 계열에 따름) | 분기 |
| 기본적으로 현재 |
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| 현재 계정 지갑 잔액 조회 |
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능력 원자화 (실제 문서 내재화)
모델 기능 표는 플랫폼의 62개 API 문서 페이지를 기반으로 항목별로 내재화되어 실제 엔드투엔드 체계를 포괄합니다:
텍스트:
/v1/chat/completions,/v1/responses,/v1/messages(gpt-5.2/5.4, deepseek-v3.2, qwen3, doubao-seed, gemini, claude 계열)이미지:
/v1/images/generations,/v1/images/edits,/v1/images/generations/tasks(비동기,-gp접미사), DashScope 등가, geminigenerateContent비디오 (다중 엔드포인트 체계, 비동기 작업 폴링):
/v1/videos/generations(doubao-seedance, wan 계열)/v3/contents/generations/tasks(kw-video-v2*정확한 모델 및 dreamina-seedance 호환 모델)/v1/videos/text2video|image2video|video2video|reference(kling 계열)/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)
정확한 ID 규칙:
kw-video-v2,kw-video-v2-fast,kw-video-v2-mini,kw-video-v2.5는 모두 독립적인 플랫폼 ID이며 dreamina ID로 매핑되지 않습니다.
선택 규칙 정보 (매우 중요)
기본 모델: 텍스트
gpt-5.2-pro-2025-12-11; 이미지gpt-image-2; 비디오kw-video-v2. 동일 유형 작업에서 지정하지 않으면 Agent가 기본으로 사용합니다.모호성: 입력이 여러 후보(예:
wan,kling등 다중 버전 계열)에 해당하면 → 도구가 후보 목록을 반환하므로 확정한 후 호출해야 합니다.지정하지 않으면 호출 안 함:
claude-opus-4-8,gpt-image-2-gp(비동기),grok-imagine등으로 표시된 모델은 명시적으로 지정하지 않으면(explicit: true) 호출되지 않습니다.
테스트
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-reference일일 결산 API는 계정 차원의 Key 목록만 제공합니다. 따라서 기본 현재 멤버 조회는 KWJM_API_KEY_ID로 정확하게 바인딩해야 합니다. get_account_daily_costs는 또한 일반 비용 조회가 동일 계정의 다른 멤버로 의도치 않게 확장되지 않도록 all_keys=true를 명시적으로 전달해야 합니다.
Agent 연동 가이드
설계 문서
디렉터리 구조
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