kwjm-mcp
MCP-сервис 开物基模 (kwjm-mcp)
На основе API 开物基模 (kwjm.com) — MCP-сервис. Позволяет любому агенту, поддерживающему MCP, вызывать модели текст / изображение / видео, настроив ключ API платформы всего один раз, и при этом наглядно видеть доступную область и границы возможностей каждой модели.
Суть платформы: 开物基模 — это агрегатор-прокси AI-моделей (API Provider). Имея токен платформы, вы можете через этот сервис вызывать различные семейства моделей (OpenAI, Seed/Seedance, DeepSeek, Qwen, Gemini, Anthropic, 快手可灵 и др.).
Характеристики
Одна настройка — доступно везде: задайте
KWJM_API_KEYи вызывайте модели; дополнительно укажите не-секретное полеKWJM_API_KEY_ID, чтобы привязать запрос дневной сводки по умолчанию к текущему ключу участника.Обнаружение возможностей:
list_models/get_model_capabilitiesпозволяют агенту перед вызовом увидеть модальность, семейство, уровень выбора, алиасы и границы возможностей каждой модели.Мультимодальные вызовы: текст (OpenAI
/v1/chat/completionsи Anthropic/v1/messages), изображения (/v1/images/generations,/v1/images/edits), видео (асинхронные задачи, включая/v1,/v2,/v3и отдельные эндпоинты kling).Правила защиты от ошибочных вызовов (ключевая особенность):
Уровни «по умолчанию / запасной / не вызывать без указания»:
default— приоритет для однотипных задач,fallback— запасной,off-by-default— только при явном указании; неизвестные модели никогда не вызываются по умолчанию.Запрос при неоднозначности: если модель указана, но существует неоднозначность версии/имени (например, семейство
deepseek), возвращается список кандидатов, и пользователь или агент выбирает на основе точного контекста; сервис не угадывает самостоятельно.Приоритет точного ID из реального времени: точный ID, возвращённый
/v1/models, является финальным значением запроса; алиасы служат только вспомогательным входом и не могут переопределять актуальный ID с тем же именем. Например,kw-video-v2*должен передаваться на платформу как есть.Решение по умолчанию для однотипных задач: для однотипных задач агент сам решает, какую модель default использовать, исходя из контекста; обязательный опрос при каждом вызове не требуется.
Предварительная проверка границ возможностей + активная блокировка:
validate_requestпроверяет пользовательский ввод перед вызовом (лимит количества референсных изображений, перечисление размеров/разрешений/пропорций/длительности, обязательные ошибки) и при выходе за границы активно предупреждает и даёт рекомендации по исправлению;suggest_modelвыдаёт уровни default/fallback/off-by-default для задачи.Коды ошибок «человеческим языком»: коды ошибок
401/403/429/500/503и другие преобразуются в четырёхчастную структуру «характер проблемы + исходное значение + простое объяснение + инструкция по следующему шагу». Агент больше не выдаёт просто код статуса, а объясняет понятным обычному человеку языком: «что произошло, почему и что делать».
Быстрый старт
1. Установка
npm install -g kwjm-mcpМожно также не устанавливать глобально, а запускать напрямую через npx в MCP-клиенте:
npx -y kwjm-mcp2. Настройка API-ключа
В конфигурации сервера любого MCP-клиента передайте токен через env:
Переменная окружения | Обязательность | Описание |
| Да | Токен платформы 开物基模 (Консоль → API-токены) |
| Обязательно для дневной сводки | Числовой ID текущего токена; используется только для точной фильтрации в |
API Base URL зафиксирован на официальном https://kwjm.com и не переопределяется через переменные окружения, чтобы bearer-токен не был случайно отправлен в другие источники.
3. Пример команды server с npx
npx -y kwjm-mcp
# 源码开发:npm install && npm run build && node dist/index.jsОбзор инструментов
Инструмент | Описание | Эндпоинт |
| Перечисляет все модели и метаданные возможностей (modality/уровень/алиасы) | registry |
| Детальный разбор возможностей одной модели и разрешение алиасов | registry |
| Вызывает |
|
| Генерация текста, совместимая с OpenAI |
|
| Генерация текста через Anthropic Messages (семейство claude) |
|
| Генерация изображения по тексту (эндпоинт выбирается по модели: | в зависимости от модели |
| Редактирование/генерация по изображению |
|
| Генерация видео по тексту/изображению/референсу; эндпоинт выбирается по семейству модели (/v1, /v3, /v2, DashScope, kling) | в зависимости от модели |
| Опрос результатов задач видео/изображений (queryPath зависит от семейства модели) | в зависимости от модели |
| По умолчанию запрашивает дневную стоимость для текущего |
|
| Запрашивает дневную сводку по всем ключам одного аккаунта только при явной передаче |
|
| Запрашивает баланс кошелька текущего аккаунта |
|
Атомизация возможностей (интернализация реальной документации)
Таблица возможностей моделей уже интернализирована на основе 62 страниц API-документации платформы и покрывает реальную сквозную систему:
Текст:
/v1/chat/completions,/v1/responses,/v1/messages(gpt-5.2/5.4, deepseek-v3.2, qwen3, doubao-seed, gemini, claude)Изображения:
/v1/images/generations,/v1/images/edits,/v1/images/generations/tasks(асинхронно, суффикс-gp), эквивалент DashScope, geminigenerateContentВидео (многоэндпоинтная система, опрос асинхронных задач):
/v1/videos/generations(doubao-seedance, семейство wan)/v3/contents/generations/tasks(точные моделиkw-video-v2*и совместимые модели dreamina-seedance)/v1/videos/text2video|image2video|video2video|reference(семейство kling)/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)
Правило точных ID:
kw-video-v2,kw-video-v2-fast,kw-video-v2-mini,kw-video-v2.5— это независимые ID платформы и не сопоставляются с ID dreamina.
О правилах выбора (важно)
Модели по умолчанию: текст —
gpt-5.2-pro-2025-12-11; изображение —gpt-image-2; видео —kw-video-v2. При однотипных задачах агент использует их по умолчанию, если модель не указана явно.Неоднозначность: если входящие параметры соответствуют нескольким кандидатам (например, многочисленные версии семейств
wan,kling), инструмент возвращает список кандидатов; вызывать следует только после уточнения.Не вызывать без указания: помеченные модели
claude-opus-4-8,gpt-image-2-gp(асинхронная),grok-imagineи другие не будут вызваны без явного указания (explicit: true).
Тестирование
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-referenceИнтерфейс дневной сводки предоставляет список ключей только на уровне аккаунта; поэтому запрос текущего участника по умолчанию должен быть точно привязан через KWJM_API_KEY_ID. get_account_daily_costs также требует явной передачи all_keys=true, чтобы обычный запрос стоимости случайно не распространялся на других участников того же аккаунта.
Руководство по подключению агентов
Дизайн-документация
Структура каталога
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 installed
Maintenance
Resources
Unclaimed servers have limited discoverability.
Looking for Admin?
If you are the server author, to access and configure the admin panel.
Related MCP Connectors
MCP server for Wan AI video generation
MCP server for MiniMax H3 multimodal video generation
MCP server for Kling AI video generation
Latest Blog Posts
- Who's Calling? MCP Hosts Are an Identity Blind Spot (And the Spec Knows It)By Om-Shree-0709 on .mcpAgent IdentityOAuth 2.1
- Your AI Chatbot Just Exposed Your CEO's Salary to an InternBy Om-Shree-0709 on .Agent IdentityMCP SecurityOAuth Delegation
- Why MCP Servers Need Execution Sandboxing (And Why Your Current Stack Isn't Enough)By Om-Shree-0709 on .Agentic AiPrompt InjectionWebAssembly
MCP directory API
We provide all the information about MCP servers via our MCP API.
curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/XucroYuri/KWJM-MCP'
If you have feedback or need assistance with the MCP directory API, please join our Discord server