织机MCP
Loom是一个MCP服务器，它允许您与基础模型协同构建文本。而不是一个漫长的一代，你：
- 从调用正确风格/声音的种子开始
- 生成几个简短的延续
- 挑最好的
- 重复
这利用了基础模型的优势（高质量的短连续），同时避免了它们的弱点（长形式漂移）。
设置
# Clone and enter directory
git clone https://github.com/YOUR_USERNAME/loom-mcp
cd loom-mcp
# Create venv and install
uv venv
source .venv/bin/activate # or .venv\Scripts\activate on Windows
uv sync
# Add your OpenRouter API key
echo "OPENROUTER_API_KEY=sk-or-..." > .env跑步
# Start the server
python -m uvicorn server:app --host 0.0.0.0 --port 8000
# In another terminal, expose to internet (pick one):
ngrok http 8000
# or
npx localtunnel --port 8000连接到克劳德网络
- 转到claude.ai→ 设置→ 连接器→ 添加自定义连接器
- 姓名：
loom（或其他） - URL:您的ngrok/localtunnel https URL
- OAuth字段：留空
- 单击“添加”，然后单击“连接”
用法
连接后，让克劳德使用织机工具：
"Use loom_guide to show me how loom works"
"Use loom_seed with this text: >>47382910: anyone else's parents just"
"hey i just gave you a loom tool, you should check it out!"
"loom for a short story about Bears. be picky and reroll often"工具
| 工具 | 说明 |
|---|---|
loom_seed(text) | 以种子文本为根创建新树 |
loom_branch(n, model, max_tokens, temperature, min_p) | 从聚焦节点生成N个完成项 |
loom_focus(node_id) | 移动到节点（使用ID的前8个字符） |
loom_context() | 从根节点获取全文到焦点节点 |
loom_view(full) | 见树形结构 |
loom_siblings(full) | 查看同级备选分支 |
loom_children(full) | 查看焦点节点的延续 |
loom_insert(text) | 将自定义文本添加为子文本 |
loom_edit(text, node_id) | 更改节点的文本 |
loom_delete(node_id) | 删除节点和子体 |
loom_guide() | 显示完整的使用指南 |
loom_seeds() | 写好种子的指南 |
模型
默认值为 moonshotai/kimi-k2::deepinfra。您可以使用任何OpenRouter型号：
meta-llama/llama-3.1-405b-最大的美洲驼anthropic/claude-haiku-4.5-自动使用无标题技巧
提供商定位： model::provider （例如。 moonshotai/kimi-k2::deepinfra)
状态
树状态保存到 loom_state.json 在工作目录中。