MOMO AI MCP 使用指南

概述

MOMO AI 提供 MCP（Model Context Protocol）协议支持，您可以通过 MCP 接口将 MOMO AI 智能体集成到任何支持 MCP 的应用程序中。MCP 是一种标准化协议，允许 AI 模型与外部工具和服务进行交互。

MOMO AI 的 MCP 服务提供以下能力：

发现智能体：浏览和搜索您已购买的 MOMO AI 智能体
调用智能体：直接通过工具调用接口使用智能体
搜索市场：在 MOMO AI 市场搜索更多智能体
购买额度：为特定智能体购买使用额度

MCP 端点

MOMO AI 提供两个 MCP 端点：

端点	方法	用途
`/api/mcp/messages`	POST	处理 MCP JSON-RPC 请求
`/api/mcp/sse`	GET	建立 SSE 长连接（用于远程传输）

认证方式

所有 MCP 请求需要通过 API 密钥进行认证。

认证头

x-momoai-key: YOUR_API_KEY

或使用标准 Authorization 头：

Authorization: Bearer YOUR_API_KEY

JSON-RPC 接口

初始化连接

在开始使用工具之前，需要先初始化连接。

请求：

json

{
  "jsonrpc": "2.0",
  "id": 1,
  "method": "initialize",
  "params": {}
}

响应：

json

{
  "jsonrpc": "2.0",
  "id": 1,
  "result": {
    "protocolVersion": "2024-11-05",
    "capabilities": {
      "tools": {}
    },
    "serverInfo": {
      "name": "momoai-hub",
      "version": "1.0.0"
    }
  }
}

健康检查

请求：

json

{
  "jsonrpc": "2.0",
  "id": 1,
  "method": "ping",
  "params": {}
}

响应：

json

{
  "jsonrpc": "2.0",
  "id": 1,
  "result": {
    "status": "pong"
  }
}

工具列表

调用 tools/list 方法获取可用的工具列表。

请求：

json

{
  "jsonrpc": "2.0",
  "id": 2,
  "method": "tools/list",
  "params": {}
}

响应：

json

{
  "jsonrpc": "2.0",
  "id": 2,
  "result": {
    "tools": [
      {
        "name": "search_momo_agents",
        "description": "在 MomoAI 市场搜索智能体...",
        "inputSchema": {
          "type": "object",
          "properties": {
            "query": { "type": "string", "description": "搜索关键词" }
          },
          "required": ["query"]
        }
      },
      {
        "name": "buy_agent_tokens",
        "description": "为指定的智能体购买 Token...",
        "inputSchema": {
          "type": "object",
          "properties": {
            "agent_id": { "type": "number", "description": "Agent ID" },
            "token_amount": { "type": "number", "description": "购买数量" }
          },
          "required": ["agent_id", "token_amount"]
        }
      },
      {
        "name": "momo_agent_58",
        "description": "翻译助手 (deepseek-chat) | 余额: 10000 tokens | 价格: 1 credits / 1000 tokens | 专业的翻译智能体...",
        "inputSchema": {
          "type": "object",
          "properties": {
            "prompt": { "type": "string", "description": "发送给智能体的指令或问题" }
          },
          "required": ["prompt"]
        }
      }
    ]
  }
}

可用工具说明

工具名称	功能
`search_momo_agents`	在 MOMO AI 市场搜索智能体
`buy_agent_tokens`	为指定智能体购买 Token 额度
`momo_agent_{id}`	调用特定智能体（显示为已购买的智能体列表）

工具调用

搜索智能体

请求：

json

{
  "jsonrpc": "2.0",
  "id": 3,
  "method": "tools/call",
  "params": {
    "name": "search_momo_agents",
    "arguments": {
      "query": "翻译"
    }
  }
}

响应：

json

{
  "jsonrpc": "2.0",
  "id": 3,
  "result": {
    "content": [
      {
        "type": "text",
        "text": "{\n  \"query\": \"翻译\",\n  \"count\": 5,\n  \"agents\": [\n    {\n      \"id\": 58,\n      \"name\": \"翻译助手\",\n      \"description\": \"专业的翻译智能体，支持多语言翻译...\",\n      \"price\": 1,\n      \"priceUnit\": \"1000\",\n      \"baseModel\": \"deepseek-chat\",\n      \"tags\": [\"翻译\", \"语言\"],\n      \"hasPurchased\": true,\n      \"availableTokens\": 10000\n    }\n  ],\n  \"tip\": \"使用 buy_agent_tokens 工具购买 token 后即可使用智能体\"\n}"
      }
    ]
  }
}

购买 Token 额度

请求：

json

{
  "jsonrpc": "2.0",
  "id": 4,
  "method": "tools/call",
  "params": {
    "name": "buy_agent_tokens",
    "arguments": {
      "agent_id": 58,
      "token_amount": 10000
    }
  }
}

响应：

json

{
  "jsonrpc": "2.0",
  "id": 4,
  "result": {
    "content": [
      {
        "type": "text",
        "text": "成功为 Agent 58 购买了 10000 tokens"
      }
    ]
  }
}

调用智能体

请求：

json

{
  "jsonrpc": "2.0",
  "id": 5,
  "method": "tools/call",
  "params": {
    "name": "momo_agent_58",
    "arguments": {
      "prompt": "将以下中文翻译成英文：你好，世界！"
    }
  }
}

响应：

json

{
  "jsonrpc": "2.0",
  "id": 5,
  "result": {
    "content": [
      {
        "type": "text",
        "text": "Hello, World!"
      }
    ]
  }
}

错误响应示例

工具调用失败：

json

{
  "jsonrpc": "2.0",
  "id": 6,
  "result": {
    "content": [
      {
        "type": "text",
        "text": "错误: Token 余额不足，请先购买额度"
      }
    ],
    "isError": true
  }
}

完整使用示例

Python 示例

python

import requests
import json

API_KEY = "YOUR_API_KEY"
BASE_URL = "https://hub.momoai.pro/api/mcp"

headers = {
    "Content-Type": "application/json",
    "x-momoai-key": API_KEY
}

def mcp_request(method, params=None):
    payload = {
        "jsonrpc": "2.0",
        "id": 1,
        "method": method,
        "params": params or {}
    }
    response = requests.post(
        f"{BASE_URL}/messages",
        headers=headers,
        json=payload
    )
    return response.json()

# 1. 初始化
print("=== 初始化 ===")
result = mcp_request("initialize")
print(json.dumps(result, indent=2, ensure_ascii=False))

# 2. 获取工具列表
print("\n=== 工具列表 ===")
result = mcp_request("tools/list")
for tool in result["result"]["tools"]:
    print(f"- {tool['name']}")

# 3. 搜索智能体
print("\n=== 搜索智能体 ===")
result = mcp_request("tools/call", {
    "name": "search_momo_agents",
    "arguments": {"query": "编程"}
})
print(json.dumps(result, indent=2, ensure_ascii=False))

# 4. 调用智能体
print("\n=== 调用智能体 ===")
result = mcp_request("tools/call", {
    "name": "momo_agent_58",
    "arguments": {"prompt": "你好，请做个自我介绍"}
})
print(result["result"]["content"][0]["text"])

Node.js 示例

javascript

const fetch = require('node-fetch');

const API_KEY = "YOUR_API_KEY";
const BASE_URL = "https://hub.momoai.pro/api/mcp";

async function mcpRequest(method, params = {}) {
  const response = await fetch(`${BASE_URL}/messages`, {
    method: 'POST',
    headers: {
      'Content-Type': 'application/json',
      'x-momoai-key': API_KEY
    },
    body: JSON.stringify({
      jsonrpc: '2.0',
      id: 1,
      method,
      params
    })
  });
  return response.json();
}

async function main() {
  // 1. 初始化
  console.log('=== 初始化 ===');
  const init = await mcpRequest('initialize');
  console.log(JSON.stringify(init, null, 2));

  // 2. 获取工具列表
  console.log('\n=== 工具列表 ===');
  const tools = await mcpRequest('tools/list');
  tools.result.tools.forEach(tool => {
    console.log(`- ${tool.name}`);
  });

  // 3. 搜索智能体
  console.log('\n=== 搜索智能体 ===');
  const search = await mcpRequest('tools/call', {
    name: 'search_momo_agents',
    arguments: { query: '数据分析' }
  });
  console.log(search.result.content[0].text);

  // 4. 调用智能体
  console.log('\n=== 调用智能体 ===');
  const result = await mcpRequest('tools/call', {
    name: 'momo_agent_58',
    arguments: { prompt: '请用一句话介绍你自己' }
  });
  console.log(result.result.content[0].text);
}

main().catch(console.error);

cURL 示例

bash

# 1. 初始化
curl -X POST "https://hub.momoai.pro/api/mcp/messages" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "x-momoai-key: YOUR_API_KEY" \
  -d '{
    "jsonrpc": "2.0",
    "id": 1,
    "method": "initialize",
    "params": {}
  }'

# 2. 获取工具列表
curl -X POST "https://hub.momoai.pro/api/mcp/messages" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "x-momoai-key: YOUR_API_KEY" \
  -d '{
    "jsonrpc": "2.0",
    "id": 2,
    "method": "tools/list",
    "params": {}
  }'

# 3. 搜索智能体
curl -X POST "https://hub.momoai.pro/api/mcp/messages" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "x-momoai-key: YOUR_API_KEY" \
  -d '{
    "jsonrpc": "2.0",
    "id": 3,
    "method": "tools/call",
    "params": {
      "name": "search_momo_agents",
      "arguments": {
        "query": "Python"
      }
    }
  }'

# 4. 调用智能体
curl -X POST "https://hub.momoai.pro/api/mcp/messages" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "x-momoai-key: YOUR_API_KEY" \
  -d '{
    "jsonrpc": "2.0",
    "id": 4,
    "method": "tools/call",
    "params": {
      "name": "momo_agent_58",
      "arguments": {
        "prompt": "解释什么是 REST API"
      }
    }
  }'

SSE 远程传输

对于需要长连接的场景，可以使用 SSE（Server-Sent Events）端点。

建立连接

GET /api/mcp/sse?key=YOUR_API_KEY

请求头：

x-momoai-key: YOUR_API_KEY

响应：

Content-Type: text/event-stream

data: {"jsonrpc":"2.0","method":"connection/established","params":{"connectionId":"user123_1700000000000","serverInfo":{"name":"momoai-hub","version":"1.0.0"}}}

: heartbeat

连接说明

连接建立：服务器会返回 connection/established 事件，包含连接 ID
心跳检测：每 30 秒发送一次心跳（: heartbeat），保持连接活跃
连接关闭：客户端断开连接时，服务器会自动清理资源

错误处理

错误码

错误码	说明
-32600	无效的请求（API 密钥缺失或无效）
-32601	方法不存在
-32603	服务器内部错误

错误响应格式

json

{
  "jsonrpc": "2.0",
  "id": 1,
  "error": {
    "code": -32600,
    "message": "Missing API key"
  }
}

常见错误

认证失败：

json

{
  "jsonrpc": "2.0",
  "error": {
    "code": -32600,
    "message": "Invalid API key"
  }
}

Token 余额不足：

json

{
  "jsonrpc": "2.0",
  "result": {
    "content": [
      {
        "type": "text",
        "text": "错误: 您没有 Agent 58 的使用额度。请先在 https://hub.momoai.pro 购买 token。"
      }
    ],
    "isError": true
  }
}

工具说明

search_momo_agents

在 MOMO AI 市场搜索智能体。

参数：

参数	类型	必填	说明
`query`	string	是	搜索关键词

返回： 包含智能体 ID、名称、描述、价格、标签等信息的 JSON 结果。

buy_agent_tokens

为指定智能体购买使用额度。

参数：

参数	类型	必填	说明
`agent_id`	number	是	智能体 ID
`token_amount`	number	是	购买的 Token 数量

返回： 购买结果消息。

momo_agent_{id}

调用已购买的 MOMO AI 智能体。

参数：

参数	类型	必填	说明
`prompt`	string	是	发送给智能体的指令或问题

注意： 该工具仅显示用户已购买的智能体（最多 10 个），未购买的智能体需要先购买额度才能使用。

使用限制

工具列表限制：最多显示 10 个已购买的智能体
搜索结果限制：每次搜索最多返回 10 个结果
认证要求：所有请求必须包含有效的 API 密钥

在 AI 应用中使用

MCP 协议被广泛用于 AI 助手应用，如 Claude Desktop、Cursor 等。您可以在这些应用的配置中添加 MOMO AI 作为 MCP 服务器。

Claude Desktop 配置示例

在 claude_desktop_config.json 中添加：

json

{
  "mcpServers": {
    "momoai": {
      "command": "python",
      "args": ["-m", "mcp_client.py", "https://hub.momoai.pro"],
      "env": {
        "MOMOAI_API_KEY": "YOUR_API_KEY"
      }
    }
  }
}

Cursor 配置示例

在 Cursor 设置中添加 MCP 服务器配置，指向 https://hub.momoai.pro。

常见问题

Q: 为什么我的工具列表是空的？ A: 您需要先在 MOMO AI 平台购买智能体额度。购买后，智能体会自动显示在工具列表中。

Q: 如何查看我已购买的智能体？ A: 登录 MOMO AI 平台，进入账户 → Token 管理页面查看。

Q: 调用智能体时提示余额不足怎么办？ A: 使用 buy_agent_tokens 工具为该智能体购买额度，或在 MOMO AI 平台购买。

Q: 支持流式响应吗？ A: 当前版本不支持流式响应，工具调用会返回完整结果。

Q: 可以同时调用多个智能体吗？ A: 可以，MCP 支持并发调用多个不同的工具。

技术支持

如有任何问题，请联系 MOMO AI 官方：

综合邮箱：partnership@momoai.wecom.work
商务合作：13716105018
技术支持：13815831618