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Mfuns MCP Server

Mfuns MCP Server

by ymltsh
OverviewSchemaSourceRelated ServersDiscussionsAdmin
Python
Hybrid

Mfuns MCP Server

喵御宅（Mfuns）社区的开源 MCP（Model Context Protocol）服务器，让 AI Agent 通过标准化工具接口浏览、互动、发布、管理 Mfuns 社区内容，支持多账号组管理与操作留痕。

  • 技术栈：Python 3.10+ / MCP Python SDK 2.0+ / httpx

  • 传输方式：stdio（默认）、Streamable HTTP、SSE

  • 鉴权：多账号组（账密自动登录 / token 缓存 / 官方 API KEY），失效自动重登

  • 工具数：23 个（19 业务 + 4 身份）

功能概览（23 个工具）

Discovery 发现

工具

说明

mfuns_browse

浏览内容流：recommend 推荐 / hot 热门 / feed 全站动态 / category 分类帖子 / latest 最新聚合时间线（动态+视频+文章，LLM 友好 Markdown，来自自建服务 mfuns.wgen.top，支持 content_type 过滤）

mfuns_read

读取内容详情与评论区（resource_type 支持帖子/视频/动态，含二级回复、图片解析、评论 ID）

mfuns_search

搜索内容（文章/视频）或用户

mfuns_get_user

用户资料（互动前判断新人/老用户）

mfuns_categories

投稿分区树（叶子分区可投稿，父级分区自动落叶子）

Interaction 互动

工具

说明

mfuns_comment

评论帖子 / 评论视频 / 评论动态 / 回复评论（纯文本自动转 Quill）

mfuns_create_post

发布文章（Markdown，支持草稿、标签、封面，分区自动解析）

mfuns_create_feed

发布动态（标签、图片）

mfuns_react

点赞 / 取消 / 点踩（文章、视频、评论、动态，type 映射已实测修正）

mfuns_favorite

收藏 / 取消收藏 / 查询收藏状态

mfuns_delete

删除动态 / 评论 / 文章 / 视频投稿（仅本人内容）

mfuns_messages

私信：会话列表 / 聊天记录 / 发送（form+msg 实测可用）

Publishing 投稿

工具

说明

mfuns_publish_video_upload

本地上传视频投稿（阿里云 VOD 断点续传，支持分P；可后台任务化：多P 并行上传 + mfuns_upload_task 查询进度；任务状态落盘，重启自动续传；本地封面自动上传，缺省用平台默认封面）

mfuns_upload_task

视频上传任务查询/管理：status 任务详情（分P进度/投稿结果）/ list 任务列表 / cancel 取消任务

mfuns_publish_video_link

外链视频投稿（视频直链 URL，如复活失效的 B 站外链，支持分P）

mfuns_manage_submission

投稿管理：列表 / 详情 / 更新（文章+视频，分P增改/追加，append_files 本地上传追加分P 走后台任务，draft=true 保持草稿）

Account 账号

工具

说明

mfuns_notifications

通知消息（赞/评论/提及）与未读计数

mfuns_history

浏览历史（避免重复互动）

System 系统

工具

说明

mfuns_account_modify

添加/移除账号（添加支持账密 / Token 导入 / API Key 绑定，自动校验与查重；移除自动回退当前账号）

mfuns_account_list

查看账号组（active 标记当前身份）

mfuns_account_current

查看当前操作身份（发布前确认）

mfuns_account_switch

切换当前账号（校验身份防串号，失败自动回滚）

mfuns_activity_log

查询 Activity Log（按账号与日期隔离，支持指定账号）

Related MCP server: @agentgram/mcp-server

多账号身份管理

业务工具自动使用当前账号，无需传账号参数：

Agent → mfuns_account_switch → current_account → 业务工具 → Mfuns API

  • 每个账号独立：token / api_key / 登录凭据 / Activity Log 目录

  • 防串号：切换时调 /v1/user/info 校验 token 与账号 user_id 一致，不一致拒绝并回滚

  • 懒登录：未配置 token 的账号首次业务调用自动账密登录，token 回写 config

  • 临时 id：未登录账号可用 u_unknown_N，首次登录后自动更新为 u_<user_id>

  • 纯 api_key 账号：身份不可解析（user/info 拒绝 api_key），昵称必填、id 顺序编号（u_1、u_2…），仅用于投稿接口

  • 添加账号可用 mfuns_account_modify(action=add) 在线完成，无需手改配置文件

快速开始

1. 安装依赖

uv sync

2. 配置凭据（多账号组）

复制配置模板并填入账号：

Copy-Item config.json.example config.json
{
  "base_url": "https://api.mfuns.net",
  "accounts": [
    {
      "id": "u_38461",
      "profile": { "user_id": 38461, "user_name": "Sincerely" },
      "auth": {
        "account": "手机号/用户名",
        "password": "密码",
        "token": "登录 token（可选，留空自动登录）",
        "api_key": "官方开放平台密钥 mf_xxx（可选，仅投稿接口用）"
      },
      "enabled": true
    }
  ],
  "runtime": { "current_account": "u_38461" }
}

旧版扁平结构（token/api_key 在顶层）仍兼容：accounts 字段缺失时自动合成为单账号。

3. 启动

uv run main.py                                # stdio（默认，MCP 客户端用）
uv run main.py --transport streamable-http    # Streamable HTTP，默认 127.0.0.1:8000/mcp
uv run main.py --transport streamable-http --host 0.0.0.0 --port 9000
uv run main.py --transport sse                # SSE

启动时向 stderr 打印服务状态与使用说明（stdio 模式下 stdout 仅传输 JSON-RPC 协议）。

4. MCP 客户端接入（opencode 示例）

本地 stdio：

{
  "mcp": {
    "mfuns": {
      "type": "local",
      "command": ["uv", "--directory", "D:\\path\\to\\Mfuns MCP", "run", "main.py"],
      "enabled": true
    }
  }
}

远程 Streamable HTTP：

{
  "mcp": {
    "mfuns-http": {
      "type": "remote",
      "url": "http://127.0.0.1:8000/mcp",
      "enabled": true
    }
  }
}

Activity Log

每次 MCP 工具调用自动记录一条操作日志，按账号与日期隔离为 JSON 文件，不参与 Agent 默认上下文：

logs/activity/
├── u_38461/
│   ├── 2026-08-02.json
│   └── 2026-08-03.json
└── u_17627/
    └── 2026-08-03.json
{
  "time": "02:31:12",
  "tool": "mfuns_read",
  "action": "read",
  "target": { "type": "article", "id": 83888 },
  "params": { "resource_id": 83888 },
  "result": { "status": "success" }
}

通过 mfuns_activity_log(date, tool?, target_id?, account_id?) 按日期 / 工具名 / 对象 ID / 账号查询（默认当前账号）。不存储 LLM 思考与完整上下文；数据量大后可平滑迁移 SQLite / PostgreSQL（结构不变）。

鉴权与限速

机制

说明

会话 token

全局默认鉴权；账密自动登录，token 缓存约 25 天，401 自动重登

官方 API KEY

独立体系，仅用于投稿接口白名单（9 个 /v1/contribute/* + 素材上传）；401 自动回退该账号 token

防覆盖

切换/登录只写当前账号字段，不会覆盖其他账号凭证

5 QPS

全局节流（0.25s 最小间隔）

投稿限速

投稿类接口用户级限速（约 2 分钟窗口，与网页端共享），429 消息含剩余等待时间

项目结构

main.py               # 启动入口（stdio / streamable-http / sse）
config.json           # 多账号组配置 + token 缓存（勿提交，已在 .gitignore）
config.json.example   # 配置模板
opencode.json         # opencode 本地 MCP 接入配置示例
mfuns_api_docs.md     # 社区 API 逆向文档（含实测修正标注）
mfuns_mcp/
├── server.py         # MCPServer 构建与入口
├── tools.py          # 23 个 MCP 工具定义
├── upload.py         # 视频上传管线：oss2 断点续传 / 后台任务管理 / 封面与 meta 处理
├── client.py         # HTTP 客户端：多账号上下文 / 自动登录 / 401 重登 / 限速 / 图片上传
├── activity.py       # Activity Log（按账号+日期 JSON 文件 + 工具装饰器）
├── config.py         # 多账号组配置读写与旧结构兼容
└── format.py         # 纯文本↔Quill、HTML→纯文本、时间戳格式化

已知限制

限制

说明

待审核视频不可编辑

video/update 对待审核稿件返回"系统繁忙"（服务端锁定），发布后可更新

视频投稿删除

POST /v1/contribute/video/delete 实测可用（接口未在官方文档公开），mfuns_delete(target_type=video) 已接入

收藏取消需 list_id

收藏夹枚举未暴露为工具，remove 需提供 list_id

官方全站动态流为空

/v1/feeds/list 对该账号无可展示内容，动态流建议用 latest 模式

私信空记录

早期探测产生的空消息无法删除（无删除接口）

上传任务断点续传

任务状态持久化到 logs/upload_tasks/<task_id>/task.json，服务重启后 mfuns_upload_task 首次调用自动恢复未完成任务：已完成分P 跳过、上传中分P 用 update_upload_auth 刷新凭证续传 OSS 检查点、排队分P 继续上传

参考

Available Tools

19 tools
mfuns_activity_logA

查询 Activity Log（每次工具调用的操作记录，按日期隔离的 JSON 文件）。

Args: date: 日期，格式 YYYY-MM-DD（如 2026-08-02） tool: 可选，按工具名过滤（如 mfuns_comment） target_id: 可选，按影响对象 ID 过滤（如帖子/评论 ID 83888）

Inputs: date (required), tool, target_id. Returns: result

mfuns_browseA

浏览 Mfuns 社区内容流：推荐、热门、全站动态、分类帖子或最新动态。

Args: mode: 内容流模式，可选: recommend=首页推荐, hot=热门榜, feed=全站动态, category=分类帖子列表, latest=最新动态（第三方聚合时间线 mfuns.wgen.top，返回 LLM 优化的 Markdown） category_id: 分类 ID，mode=category 时必填（如 51=交友专区，49=站内互动），其它模式忽略 limit: 返回条数上限，默认 20，最大 100 content_type: 内容类型过滤，仅 mode=latest 有效: all=全部（默认）, feed=动态, video=视频, article=文章

Inputs: mode, limit, category_id, content_type. Returns: result

mfuns_categoriesA

查询投稿分区树（发布帖子/视频前用 mfuns_categories 选 category_id）。

Args: 无参数：返回完整分区树，叶子分区可投稿，父级分区仅作导航

Inputs: no named parameters. Returns: result

mfuns_commentA

发表评论或回复评论（内容为纯文本，自动转换为论坛格式）。

Args: target_type: 评论对象，可选: article=评论帖子, video=评论视频, feed=评论动态, comment=回复评论 target_id: 文章/视频/动态 ID（target_type=article/video/feed）或评论 ID（target_type=comment） content: 评论/回复内容

Inputs: content (required), target_id (required), target_type (required). Returns: result

mfuns_create_feedA

发布动态（Feed，全站动态流可见）。

Args: content: 动态内容（纯文本，自动转换为论坛格式） images: 图片 URL 列表（可选） tags: 标签列表（可选，最多 10 个）

Inputs: content (required), tags, images. Returns: result

mfuns_create_postA

发布文章帖子（纯文本或 Markdown 正文，服务端自动转换）。

Args: title: 标题（最长 30 字） content: 正文，支持纯文本或 Markdown category_id: 分类 ID（须为叶子分区；传父级分区会自动落到其第一个叶子子分区，缺省则返回可投稿分区提示；如 44=科技综合，51=交友专区） tags: 标签列表，最多 10 个 copyright: 版权，2=原创（默认），1=转载，0=其他 cover: 封面图 https 外链（可选） draft: 是否只存草稿，默认 False 直接投稿

Inputs: title (required), content (required), tags, cover, +3 more. Returns: result

mfuns_deleteA

删除内容（动态或评论，仅限本人内容）。

Args: target_type: 删除对象，可选: feed=动态, comment=评论 target_id: 对象 ID（动态 ID / 评论 ID）

Inputs: target_id (required), target_type (required). Returns: result

mfuns_favoriteA

收藏 / 取消收藏 / 查询收藏状态。

Args: resource_id: 资源 ID resource_type: 资源类型，可选: article=文章, video=视频 action: 操作，可选: add=收藏（默认）, remove=取消收藏, check=查询是否已收藏 list_id: 收藏夹 ID；add 时不传则使用默认收藏夹，remove 时必填

Inputs: resource_id (required), action, list_id, resource_type. Returns: result

mfuns_get_userA

获取用户资料（互动前了解对象：判断是新人还是老用户）。

Args: user_id: 用户 ID

Inputs: user_id (required). Returns: result

mfuns_historyA

获取浏览历史（了解自己看过什么，避免重复互动）。

Args: resource_type: 过滤资源类型，可选: article=文章, video=视频；不传返回全部 limit: 返回条数上限，默认 50

Inputs: limit, resource_type. Returns: result

mfuns_manage_submissionA

管理我的投稿：查看列表 / 更新文章投稿 / 删除文章投稿。

Args: type: 稿件类型，可选: article=文章, video=视频 action: 操作，可选: list=列表（默认）, update=更新, delete=删除 contribute_id: 投稿 ID（update/delete 必填） page: 页码，默认 1 size: 每页数量，默认 20，最大 100 status: 状态过滤（list 可选）: 0草稿 1已发布 2待审核 3锁定 4退回修改 5定时发布 title: 新标题（update 必填） content: 新正文（update 必填，纯文本或 Markdown） category_id: 新分类 ID（update 必填） tags: 新标签（update 可选） cover: 新封面（update 可选） draft: 更新后是否保持草稿（update 可选，不传则进入审核队列；草稿稿件更新建议传 true）

Inputs: page, size, tags, type, +8 more. Returns: result

mfuns_messagesA

查看私信会话列表或与某用户的聊天记录。

Args: action: 操作，可选: list=会话列表（默认）, read=读取聊天记录 user_id: 对方用户 ID（action=read 时必填）

Inputs: action, user_id. Returns: result

mfuns_notificationsA

获取通知消息（收到的赞/评论/提及）与未读计数。

Args: type: 通知类型，可选: like=收到的赞, comment=收到的评论/回复（默认）, mention=@提及 page: 页码，默认 1

Inputs: page, type. Returns: result

mfuns_publish_videoA

外链视频投稿（视频直链 URL，如复活失效的 B 站外链视频；不含本地上传）。

Args: title: 标题（最长 30 字） video_url: 视频直链 URL（https） content: 简介（纯文本） category_id: 分类 ID（须为叶子分区；传父级分区会自动落到其第一个叶子子分区，缺省默认 1 动画>MMD.3D 请显式指定；如 20=游戏综合） cover: 封面图 https 外链（可选） copyright: 版权，0=其他（默认，适合转载），1=转载，2=原创 tags: 标签列表，最多 10 个

Inputs: title (required), video_url (required), tags, cover, +3 more. Returns: result

mfuns_reactA

对内容点赞 / 取消点赞 / 点踩。

Args: resource_type: 资源类型，可选: article=文章, video=视频, comment=评论, feed=动态 resource_id: 资源 ID action: 操作，可选: like=点赞（默认）, cancel=取消点赞, dislike=点踩

Inputs: resource_id (required), resource_type (required), action. Returns: result

mfuns_read_feedA

读取动态详情与评论区。

Args: feed_id: 动态 ID comment_depth: 评论层级，1=只看一楼评论（默认），2=一楼评论加回复 comment_limit: 返回的评论条数上限，默认 30

Inputs: feed_id (required), comment_depth, comment_limit. Returns: result

mfuns_read_threadA

读取帖子详情与评论区（最常用的读取工具，回复前必读）。

Args: article_id: 文章 ID comment_depth: 评论层级，1=只看一楼评论（默认），2=一楼评论加回复 comment_limit: 返回的评论条数上限，默认 30

Inputs: article_id (required), comment_depth, comment_limit. Returns: result

mfuns_read_videoA

读取视频详情与评论区。

Args: video_id: 视频 ID comment_depth: 评论层级，1=只看一楼评论（默认），2=一楼评论加回复 comment_limit: 返回的评论条数上限，默认 30

Inputs: video_id (required), comment_depth, comment_limit. Returns: result

mfuns_searchA

搜索 Mfuns 社区的内容（文章/视频）或用户。

Args: query: 搜索关键词 type: 搜索类型，可选: resource=内容（默认）, user=用户 size: 返回条数上限，默认 20，最大 50

Inputs: query (required), size, type. Returns: result

Tool Schema Changelog

Recent tool additions, removals, and schema changes observed during successful MCP inspections.

Loading tool schema changelog…

    Deploy Server
    One endpoint for every MCP toolRayrun runs every MCP server behind one URL and holds the credentials. Each call is decided per client, tool, and argument, then recorded.ray.runAd

    TDQS

    A3.9/5.0

    Scored across 19 tools

    Disambiguation4/5

    Most tools have distinct purposes, with three separate read tools clearly scoped by resource type (article/video/feed). The main ambiguity is between mfuns_delete and mfuns_manage_submission's delete action, which could confuse agents about which to use for deleting content.

    Naming Consistency4/5

    All tools share the mfuns_ prefix and mostly follow a verb_noun pattern (e.g., read_thread, create_post, publish_video). A few tools are just nouns (categories, messages, notifications, history, activity_log) and mfuns_delete lacks a noun, which is a minor deviation.

    Tool Count4/5

    19 tools is slightly above the ideal 3-15 range, but the breadth of the community platform (browsing, reading, creating, managing, social interactions, logs) justifies the count. Each tool addresses a distinct functional area, so it does not feel excessive.

    Completeness3/5

    Core workflows like browsing, reading, creating, and interacting are well covered, but private messaging is read-only (no send capability) and there is no way to update a feed post. These gaps could cause agent failures in certain interaction scenarios.

    Maintenance

    ActivityMaintained
    ResponsivenessNo recent community issues

    Resources

    Related MCP Connectors

    Related MCP Servers

    • agent-reach-mcp

      M0-AR
      A
      license
      Not graded
      quality
      D
      maintenance
      Provides 13 internet platforms as MCP tools for AI agents, enabling read, search, and interaction with services like web, YouTube, Twitter, and Reddit via a production-grade MCP server.
      1
      MIT
    • @agentgram/mcp-server

      @agentgram/mcp-serverofficial

      agentgram
      A
      license
      A
      quality
      C
      maintenance
      Enables AI agents to interact with AgentGram, the social network for AI agents, through native MCP tools for posting, commenting, voting, and managing identity.
      22
      8 npm
      1
      MIT

    • @chirpie/mcp

      Firefloco
      A
      license
      Not graded
      quality
      B
      maintenance
      Enables AI agents to post, schedule, thread, delete, and analyze social media posts across platforms like X, Bluesky, LinkedIn, and Instagram through a single MCP interface.
      123 npm
      MIT