Knowfun MCP服务器
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这是一个 模型上下文协议（MCP） 该服务器封装了Knowfun.io OpenAPI，允许人工智能助手（如克劳德）直接调用Knowfun的内容生成功能。
特性
通过此MCP服务器，AI助手可以：
- ✅ 创建内容生成任务（课程、海报、游戏、电影）
- ✅ 查询任务状态和详细结果
- ✅ 获取任务列表（带分页和筛选）
- ✅ 查询信用余额和使用明细
- ✅ 获取API配置架构（所有可用的生成选项）
安装
# Clone or navigate to project directory
cd knowfun-mcp
# Install dependencies
npm install
# Compile TypeScript
npm run build配置
- 复制环境变量模板：
cp .env.example .env- 编辑
.env文件并填写您的Knowfun API密钥：
KNOWFUN_API_KEY=kf_your_api_key_here
KNOWFUN_API_BASE_URL=https://api.knowfun.io💡 如何获取API密钥？ 1. 登录到 knowfun.io 1. 首选 /api-platform 页 1. 创建或查看您的API密钥- 测试连接（可选但推荐）：
npm test如果配置正确，它将显示：
- ✅ API密钥有效
- ✅ 网络连接正常
- ✅ 当前信用余额
在Claude桌面中使用
编辑Claude Desktop配置文件：
macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json 视窗: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json
添加以下配置：
{
"mcpServers": {
"knowfun": {
"command": "node",
"args": ["/Users/jamson/code/knowfun-mcp/dist/index.js"],
"env": {
"KNOWFUN_API_KEY": "kf_your_api_key_here",
"KNOWFUN_API_BASE_URL": "https://api.knowfun.io"
}
}
}
}重新启动Claude Desktop以使用Knowfun工具。
在克劳德代码（CLI）中使用
创建或编辑 ~/.config/claude/settings.json:
{
"mcpServers": {
"knowfun": {
"command": "node",
"args": ["/Users/jamson/code/knowfun-mcp/dist/index.js"],
"env": {
"KNOWFUN_API_KEY": "kf_your_api_key_here",
"KNOWFUN_API_BASE_URL": "https://api.knowfun.io"
}
}
}
}然后像往常一样使用Claude Code CLI。
在游标中使用
创建 .cursor/mcp_config.json 在您的项目中：
{
"mcpServers": {
"knowfun": {
"command": "node",
"args": ["/Users/jamson/code/knowfun-mcp/dist/index.js"],
"env": {
"KNOWFUN_API_KEY": "kf_your_api_key_here",
"KNOWFUN_API_BASE_URL": "https://api.knowfun.io"
}
}
}
}或在光标设置（设置→ 特性→ MCP).
可用工具
1.创建任务
创建内容生成任务（API： POST /api/openapi/v1/tasks)
参数:
requestId（字符串，必填）：自定义请求ID（1-64个字符）taskType（字符串，必填）：任务类型-course,poster,game,filmmaterial（对象，必填）：输入材料
- text （string）：文本内容 - url （string）：文档或网页URL - type （string）：材料类型（文本、url、pdf、doc等）
config（object）：生成配置（可选，调用get_schema首先查看可用选项）callbackUrl（string）：完成时回调URL（可选）language（string）：语言设置（可选）
示例:
{
"requestId": "req-20260301-001",
"taskType": "course",
"material": {
"text": "Introduction to AI: AI is a branch of computer science...",
"type": "text"
},
"config": {
"course": {
"contentLanguage": "en",
"explainLanguage": "en",
"aspectRatio": "landscape"
}
}
}2.任务
按taskId查询任务状态（API： GET /api/openapi/v1/tasks/:taskId)
参数:
taskId（字符串，必填）：任务ID
3.get_task_by_request_id
按requestId查询任务状态（API： GET /api/openapi/v1/tasks/by-request/:requestId)
参数:
requestId（字符串，必填）：请求ID
4.获取任务详情
获取详细的任务信息（API： GET /api/openapi/v1/tasks/:taskId/detail)
参数:
taskId（字符串，必填）：任务IDverbose（boolean）：返回详细的调试信息（默认为false）
5.任务列表
获取任务列表（API： GET /api/openapi/v1/tasks)
参数:
page（number）：页码（默认为1）limit（数量）：每页项目数（默认为20）status（string）：状态筛选器（待定、正在处理、成功、失败）taskType（string）：类型过滤器（课程、海报、游戏、电影）
6.获取信用平衡
查询当前API关键信用余额（API： GET /api/openapi/v1/credits/balance)
退货:
available：可用学分earned：总学分used：已用学分locked：锁定学分
7.获取信用_定价
获取每种任务类型的信用定价（API： GET /api/openapi/v1/credits/pricing)
8.get_schema
获取API配置架构（API： GET /api/openapi/v1/schema)
包括所有可用的内容样式、模板、语言等。
9.设备使用
查询信用使用详细信息（API： GET /api/openapi/usage)
参数:
startDate（字符串）：开始日期（YYYY-MM-DD）endDate（字符串）：结束日期（YYYY-MM-DD）
任务类型
课程
生成多媒体课程内容（视频、PPT等）
主要配置:
contentStyle：内容风格（简洁、详细等）contentLanguage：内容语言explainLanguage：叙述语言voiceType：语音类型aspectRatio：纵横比（横向、纵向）
海报
制作知识信息图海报
主要配置:
usage：布局类型（信息图、业务报告等）style：艺术风格（手绘、写实等）aspectRatio：纵横比（1:1、4:3、16:9等）
游戏
生成互动游戏内容
主要配置:
gameType：游戏类型（故事、互动、任务等）aspectRatio：纵横比
电影
制作短视频或微电影
主要配置:
filmStyle：电影风格（故事、纪录片、教程等）aspectRatio：纵横比（16:9、9:16、1:1）
发展
# Watch file changes and auto-compile
npm run watch
# Run in development mode
npm run dev技术栈
- MCP-SDK：@modelcontextprotocol/sdk
- HTTP客户端：轴
- 语言：TypeScript
- 运行时：Node.js
文档
快速开始
- 🚀 QUICKSTART.md -快速入门指南
- 🚀 QUICKSTART.zh.md - 快速入门指南
完整文档
- 📖 README.md -完整文档（英文）
- 📖 README.zh.md - 完整项目文档（中文）
- 📝 用法_示例.md -使用示例
- 📝 用法_EXAMPLES.zh.md - 使用示例
- ⚙️ 配置.md -配置指南（双语）
参考
贡献
- 🤝 贡献.md -如何做出贡献
- 📜 代码_OF_CONDUCT.md -行为准则
- 🔒 安全.md -安全策略
相关链接
许可证
麻省理工学院
支持
如有任何问题或建议，请联系Knowfun团队或提交问题。