Skip to main content
Glama

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_KEY и вызывайте модели; дополнительно укажите не-секретное поле KWJM_API_KEY_ID, чтобы привязать запрос дневной сводки по умолчанию к текущему ключу участника.

  • Обнаружение возможностей: list_models / get_model_capabilities позволяют агенту перед вызовом увидеть модальность, семейство, уровень выбора, алиасы и границы возможностей каждой модели.

  • Мультимодальные вызовы: текст (OpenAI /v1/chat/completions и Anthropic /v1/messages), изображения (/v1/images/generations, /v1/images/edits), видео (асинхронные задачи, включая /v1, /v2, /v3 и 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_request проверяет 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_model выдаёт уровни default/fallback/off-by-default для задачи.

  • Коды ошибок «человеческим языком»: коды ошибок 401/403/429/500/503 и 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-mcp

Можно также не устанавливать глобально, а запускать напрямую через npx в MCP-клиенте:

npx -y kwjm-mcp

2. Настройка API-ключа

В конфигурации сервера любого MCP-клиента передайте токен через env:

Переменная окружения

Обязательность

Описание

KWJM_API_KEY

Да

Токен платформы 开物基模 (Консоль → API-токены)

KWJM_API_KEY_ID

Обязательно для дневной сводки

Числовой ID текущего токена; используется только для точной фильтрации в get_current_key_daily_cost, не является секретом

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.js

Обзор инструментов

Инструмент

Описание

Эндпоинт

list_models

Перечисляет все модели и метаданные возможностей (modality/уровень/алиасы)

registry

get_model_capabilities

Детальный разбор возможностей одной модели и разрешение алиасов

registry

refresh_models

Вызывает /v1/models, в реальном времени объединяет с registry; неизвестные модели помечаются как не вызываемые без явного указания

GET /v1/models

chat_completions

Генерация текста, совместимая с OpenAI

POST /v1/chat/completions

messages

Генерация текста через Anthropic Messages (семейство claude)

POST /v1/messages

generate_image

Генерация изображения по тексту (эндпоинт выбирается по модели: /v1/images/generations, -gp асинхронно, DashScope, gemini)

в зависимости от модели

edit_image

Редактирование/генерация по изображению

POST /v1/images/edits

generate_video

Генерация видео по тексту/изображению/референсу; эндпоинт выбирается по семейству модели (/v1, /v3, /v2, DashScope, kling)

в зависимости от модели

get_video_result

Опрос результатов задач видео/изображений (queryPath зависит от семейства модели)

в зависимости от модели

get_current_key_daily_cost

По умолчанию запрашивает дневную стоимость для текущего KWJM_API_KEY_ID; если дата не указана, используется предыдущий день по определению платформы

GET /api/v1/user/statistics/day/keys

get_account_daily_costs

Запрашивает дневную сводку по всем ключам одного аккаунта только при явной передаче all_keys=true

GET /api/v1/user/statistics/day/keys

get_wallet_balance

Запрашивает баланс кошелька текущего аккаунта

GET /api/v1/user/wallet

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, gemini generateContent

  • Видео (многоэндпоинтная система, опрос асинхронных задач):

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

    • /v3/contents/generations/tasks (точные модели kw-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-imagine и 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-reference

Интерфейс 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
-
license - not tested
-
quality - not tested
A
maintenance

Maintenance

Maintainers
Response time
Release cycle
1Releases (12mo)
Commit activity

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

View all MCP Connectors

Latest Blog Posts

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