mingtu-ai
Generates deterministic 2D engineering drawings, provides object-level modifications via AICAD, and produces AutoCAD scripts (.scr) and DXF files with hash-based verification.
Click on "Install Server".
Wait a few minutes for the server to deploy. Once ready, it will show a "Started" state.
In the chat, type
@followed by the MCP server name and your instructions, e.g., "@mingtu-aiStart a new packaging task for a toy box"
That's it! The server will respond to your query, and you can continue using it as needed.
Here is a step-by-step guide with screenshots.
AI 学徒
通过示范、纠错和审核,逐步学会做事。
可教学、可纠错、可追踪的智能学徒系统

AI 学徒(AI Apprentice)让用户像带教新同事一样培养 AI。它会先问清需求、规划方案,再执行和自查;用户可以通过文字、示范、截图或图上蒙版纠正结果。每次执行都会留下结构化步骤、证据、规则、置信度和人工复核点,纠错只会形成默认停用的规则草稿,不会悄悄变成自动权限。
首版重点打通了完整的包装设计教学闭环:
flowchart LR
A[需求澄清] --> B[深度方案与首次提示词编译]
B --> C[Image2 中文样图]
C --> D[尺寸与形状自查]
D --> E[老师蒙版纠错]
E --> F[Image2 局部修改]
F --> G[AICAD 工程制图]
G --> H[最终人工复核]
H -. 纠错证据 .-> I[停用规则草稿]
I -. 老师审核后复用 .-> A为什么叫 AI 学徒
这个名字直接描述产品功能:它不是普通聊天机器人,也不是只给结果的黑盒自动化工具,而是一个能够被人教学、纠错和复核,并逐步沉淀正确方法的 AI 工作助手。
Related MCP server: AI Develop Assistant
当前能力
能力 | 状态 | 首版说明 |
创建智能学徒与可教学任务 | 已实现 | 支持任务目标、教学上下文和种子数据 |
结构化执行轨迹 | 已实现 | 展示步骤、规则、证据、置信度、验证结果和人工审核点 |
文字、示范、截图与案例教学 | 已实现 | 教学输入会形成可复核的结构化证据 |
纠错转规则草稿 | 已实现 | 新规则默认停用,必须由老师审核 |
自然沟通与语气纠偏 | 已实现 | 按澄清、纠错、失败、进度和情绪场景调整表达,不假装真人或诱导依赖 |
知识资料与 RAG 证据包 | 已实现,需人工判断 | 检索结果带来源,但不具备自动授权能力 |
Image2 首次生成提示词优化 | 已实现 | 先路由现有能力,再编译可验证指导包;本机 12.5 万条提示词库为可选增强 |
包装需求澄清与方案规划 | 已实现 | 八阶段状态机禁止跳过关键步骤 |
Image2 中文包装样图 | 已实现,需人工复核 | 依赖运行环境提供 Image2;图片用于视觉方案,不是工程尺寸真值 |
尺寸、形状和制造自查 | 已实现,需工程复核 | 自动检查是交付前筛查,不是技术验收 |
原工程图片蒙版 | 已恢复并保持独立 | 延续原有画笔、圈选、框选、箭头和文字纠错,不加入内容类型切换 |
Word / Excel 文字蒙版 | 已实现,独立入口 | 绑定段落或单元格、原文和替换文字,不与图片蒙版混用 |
工程软件对象蒙版 | 已实现,独立入口 | 绑定对象编号、参数、保护区和参考关系,不替换原工程图片蒙版 |
蒙版任务提交与回放 | 已实现 | 提交进入持久任务、审核、重试和结果回放;离线时进入本地待重试队列,不显示假成功 |
Word / Excel 原生点改 | 已实现 | 支持 Word 段落、表格单元格和跨 run 富文本;支持 Excel 合并锚点与共享富文本;源文件不覆盖,其他 OOXML 部件逐项验哈希 |
Image2 局部修改交接 | 已实现,需人工复核 | 只修改选中区域,外部差异超限即拒绝结果 |
规则差异决策与问题标记 | 已实现 | 按上下文、具体性、老师例外和风险做决定,不静默丢弃规则 |
AICAD 对象定点修改 | 已实现,需工程复核 | 首个适配器可把审核后的 D04 原生约束从 420 改为 450 mm,生成 AICAD/SCR/DXF,并验证 D08/D10 不变和精确回滚 |
AICAD 确定性二维工程图 | 已实现,需工程复核 | 严格请求/结果协议、哈希绑定和离线几何验证 |
SolidWorks 三维候选模型 | 已实现,需真实宿主复核 | 保留历史宿主证据;本次发布不声称完成现场验收 |
自动技术验收或量产放行 | 不提供 | 必须由有权限的老师、工程师或组织流程完成 |
包装闭环
1. 需求澄清
系统先确认产品类型、净尺寸、重量、材料、运输条件、开合方式、印刷要求和制造约束。尺寸、材料厚度等关键工程输入未确认时,流程不能进入 CAD 交接。
2. 深度方案
根据需求选择包装结构,列出参数来源、结构关系、风险点、制造假设和验证计划。随后由 image2-prompt-optimizer 编译 mingtu_image2_initial_prompt_guidance_v1,把确认事实、保留项、修改项、版式、负面约束和检查项分开记录。
3. Image2 中文样图
只有提示词指导包 readyForGeneration=true 时才按统一的中文工程版式生成视觉候选图。中文文字、尺寸表和布局单独约束,避免简单翻译造成排版重排。
4. 样图自查
交付前必须检查尺寸完整性、单位一致性、面板拓扑、刀线与压线冲突、闭合间隙、制造可行性和标注可读性。系统明确记录:Image2 像素不能用于反推工程尺寸。
5. 老师蒙版纠错
蒙版分成三个独立入口。原工程图片审校台保持原版界面与行为;办公文字蒙版只处理 Word / Excel 原生文字,绑定 paragraph:N 或 工作表!单元格;工程软件蒙版只处理软件截图上的对象编号、动作、目标值、单位、保护区和参考关系。三套页面互不提供内容类型切换。
纠错会导出 mingtu_multimodal_surgical_mask_correction_v1 兼容数据包,包含精确变更边界、禁止改动区域、原生对象定位器、前后对比要求和安全锁。Word / Excel 点改会生成独立输出和差异报告,证明源文件未覆盖且只有目标 OOXML 部件变化。
两个新增工作台的提交按钮已接入 mask-correction-service.mjs。服务保存任务、数据包哈希、审核决定、重试次数、执行结果和事件历史;服务不可用时页面明确报告失败,并把任务放入浏览器待重试队列。
6. Image2 局部修改
各专用工作台都只修改明确目标:图片由原工程图片蒙版继续交给 Image2 局部修改;Office 检查未选中包部件;工程软件检查未选中实体、参数、约束和拓扑。局部修改不可行时先停下,整体重生成只能作为单独候选交给老师选择,不能覆盖当前可行结果。
7. AICAD 工程制图
确认后的尺寸、材料和纠错证据会复制到会话内的交接目录,使用相对路径、媒体类型和 SHA-256 哈希生成 mingtu_aicad_request_v1。AICAD 1.2.0 使用确定性几何生成二维候选工程图,并可准备受控的 AutoCAD 或 SolidWorks 宿主流程。
CAD 回收会核对会话与请求绑定、生产者版本、请求哈希、输出路径范围和产物哈希。错误必须包含根因与修复建议;预防规则仍保持 draft_disabled。
首个对象适配器 aicad-object-mask-adapter.mjs 已能消费审核通过的工程蒙版任务,局部修改 AICAD 原生约束计划并生成 .aicad、AutoCAD .scr、.dxf、审计报告和清单。每次修改先复制回滚点,完成后逐对象比较哈希,只有老师指定的对象可以变化。
产品化验证
npm run smoke:mask-correction-service:持久提交、审核、重试与结果回放。npm run smoke:mask-submission-browser:真实浏览器提交与离线待重试队列。npm run smoke:aicad-object-mask-adapter:AICAD 对象修改、编译、验证与回滚。npm run smoke:multiround-learning:第一次失败、老师纠正、第二次正确、跨会话记忆和禁用。npm run smoke:office-surgical-edit:普通与复杂 Word/Excel 原生点改。npm run smoke:product-failure-matrix:29 个真实 Office、CAD、蒙版和包装图失败场景。npm run benchmark:product:冷启动、页面、大文件、并发、长序列、内存和 AICAD 性能基线。
默认 MCP 只显示 7 个老师入口,高级模式显示 30 个任务型入口;388 个底层维护工具只在 TRANSPARENT_AI_APPRENTICE_TOOL_MODE=full 时列出。
8. 最终人工复核
系统回收 CAD 结果后进入最终老师/工程师复核。自动验证通过仍不等于技术验收、生产验收或量产批准。
十分钟开始
环境要求:Node.js 22–24、npm 10+、Python 3,以及 Windows PowerShell。真实 Image2、AutoCAD 和 SolidWorks 能力取决于当前 Codex/宿主环境。
npm ci
npm run typecheck
npm test
npm run verify:plugin验证首版关键闭环:
npm run smoke:image2-prompt-optimizer
npm run smoke:packaging-workflow
npm run smoke:mask-workbench
npm run verify:aicad-manifest
npm run verify:aicad-integration
npm run smoke:aicad-handoff
npm run smoke:plugin-tool-surface生成可安装插件包:
npm run package:codex-plugin本地安装:
npm run install:codex-plugin启动 Web 产品:
npm run dev插件结构
plugins/transparent-ai-apprentice/
├─ .codex-plugin/ 插件清单与中文入口
├─ .mcp.json AI 学徒 MCP 与 AICAD MCP 服务
├─ assets/mask-workbench/ 老师蒙版纠错台模板、样式和交互
├─ assets/text-mask-workbench/ Word / Excel 文字修改蒙版
├─ assets/engineering-software-mask-workbench/ 工程软件对象蒙版
├─ integrations/aicad-agent-v1/
│ └─ plugin/aicad-agent/ 完整 AICAD 1.2.0 集成
├─ schemas/ 包装会话、AICAD 请求与结果协议
├─ scripts/ 教学闭环、包装状态机、验证与烟测
└─ skills/ 学徒、包装设计与 CAD 技能说明核心入口:
image2-prompt-optimizer/SKILL.md:首次生成前的能力路由与提示词优化。compile-image2-initial-prompt.mjs:生成可验证的 Image2 首次提示词指导包。packaging-design-workflow.mjs:八阶段包装状态机。create-transparent-sketch-overlay-kit.mjs:生成恢复后的原工程图片蒙版。create-office-text-mask-workbench.mjs:生成独立 Word / Excel 文字蒙版。create-engineering-software-mask-workbench.mjs:生成独立工程软件对象蒙版。aicad-handoff-adapter.mjs:AI 学徒与 AICAD 的兼容及离线编译桥。mingtu-aicad-request-v1.schema.json:严格 CAD 请求协议。mingtu-aicad-result-v1.schema.json:绑定请求和产物哈希的结果协议。
人工测试建议
用一个真实产品提出包装需求,故意漏掉尺寸,确认首次提示词指导包保持
readyForGeneration=false。补齐尺寸并记录方案,检查自动生成的
image2-initial-prompt-guidance.json后再生成中文 Image2 样图。在原工程图片审校台使用五种标注工具,确认没有文字或工程软件模式切换;再分别打开文字蒙版和工程软件蒙版。
提交一条“只改上盖搭接方向,保留底部缓冲”的局部修改,确认未标注区域不被重绘。
篡改 AICAD 请求或结果哈希,确认交接被拒绝。
在真实 CAD 宿主中打开输出,检查尺寸、闭合、刀线/压线、材料和保存重开。
确认整个流程始终没有自动显示“已验收”“已投产”或“规则已启用”。
详细清单见 docs/manual-testing.md。
安全边界
RAG 检索内容是带来源的证据,不是自动权威。
Image2 视觉比例和像素不是工程尺寸来源。
自动检查通过不等于技术验收、生产验收或量产批准。
人工纠错只生成待审核规则草稿,不自动启用规则。
AICAD 输出是工程候选结果,仍需在目标软件和真实生产条件下复核。
默认保持
accepted=false、ruleEnabled=false、technologyAccepted=false、packagingGated=true。
验证证据
首版发布门槛包括:
插件完整性检查:363 项。
自然沟通回归:36 项,覆盖中英文场景识别、语气纠偏、客服腔、空泛安慰、假装真人和依赖边界。
Image2 首次提示词优化器:18 项。
包装状态机烟测:29 项,包含提示词包篡改拦截并最终进入
final_teacher_review。原工程图片蒙版真实 Chromium 烟测:7 项;两个新增独立工作台:8 项;真实提交浏览器烟测:10 项;MCP 三层入口:14 项。
蒙版任务服务:13 项;多轮学习收敛:12 项;Word / Excel 原生点改:20 项;规则冲突决策:7 项。
AICAD 集成测试:6 项;既有适配器烟测:10 项;首个对象修改适配器:14 项;集成清单:87 个文件哈希。
真实产物失败矩阵:29 项;性能基准:8 项,覆盖冷启动、页面、大文件、并发、长序列、内存和 AICAD 编译。
AICAD 上游包:1.2.0,41 项核心与回归测试;真实宿主证据按历史证据标记,不伪装成本次执行。
这些结果证明实现和锁定边界可重复验证,但不替代真实用户测试、工程复核或生产验收。
文档
版本与许可
当前首版:1.0.0。
AI 学徒以 MIT License 发布。第三方或集成组件继续遵循其各自目录中的许可证与再分发说明。
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.
Latest Blog Posts
- 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/JMET04/mingtu-ai'
If you have feedback or need assistance with the MCP directory API, please join our Discord server