Schema | emotion-mcp

emotion-mcp

Describes the environment variables required to run the server.

Name	Required	Description	Default
`EMOTION_LLM_MODEL`	No	模型名（建议轻量模型）	gpt-3.5-turbo
`EMOTION_LLM_API_KEY`	No	潜意识 LLM API Key（可选，用于后台LLM模式）
`EMOTION_SENSITIVITY`	No	情绪敏感度 (0-100)	30
`EMOTION_LLM_API_BASE`	No	API 地址	https://api.mulanteastory.cn
`EMOTION_INITIAL_AFFECTION`	No	初始好感度 (0-100)	50

Guidance the server publishes about itself, which clients place ahead of the tool catalog so the model reads it before choosing anything.

This server publishes no instructions, or was last inspected before Glama recorded them.

Features and capabilities supported by this server

Protocol revision2025-11-25

Capability	Details
`tools`	{}

Functions exposed to the LLM to take actions

Name	Description
emotion_get_panelB	获取用户当前情绪数值面板，返回所有情绪维度的当前值和基线值
emotion_get_emotion_promptA	生成可注入 system prompt 的情绪数值文本，让 AI 根据当前情绪数值演绎角色
emotion_get_statusA	获取用户完整情绪档案：好感度、力比多/攻击性、情感标签、对话轮次、完整参考表
emotion_get_analysis_promptA	获取情绪分析任务 — 返回当前数值 + 分析指南 + 消息和对话历史。调用后你会得到一个分析任务，请根据指南判断情绪变化并输出 JSON，然后调用 emotion_apply_deltas 提交结果。这样就由你（主 LLM）来做潜意识分析，无需额外配置 API Key
emotion_apply_deltasA	提交情绪增量 JSON 以更新数值。配合 emotion_get_analysis_prompt 使用：分析完成后将 JSON 结果提交于此
emotion_analyzeA	【一键模式】分析用户消息 + 更新情绪。如果配置了 EMOTION_LLM_API_KEY 则由后台 LLM 分析，否则由调用方（Agent）分析。推荐使用 emotion_get_analysis_prompt + emotion_apply_deltas 两步模式以获得更好的控制
emotion_resetA	重置指定用户的情绪数值至初始状态
emotion_setA	手动设置用户情绪数值。未指定的字段保持不变
emotion_reset_allA	⚠️ 清除所有用户情绪档案，重置机器人自身情绪
emotion_apply_decayB	手动触发时间衰减（通常自动执行）

Interactive templates invoked by user choice

Name	Description
No prompts

Contextual data attached and managed by the client

Name	Description
No resources

We provide all the information about MCP servers via our MCP API.

curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/yaoxiaolinglong/emotion-mcp'

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