№ 01 · 它能做什么

一句话驱动整条管线

从文档摄入到长文导出,覆盖 Synthetix 的完整能力——不用切到浏览器,在智能体里说人话即可。

01

摄入文档

把本地 PDF / Word / PPT / HTML / EPUB / Markdown 喂进知识库,自动分块 + 向量化 + 可选知识图谱。

02

检索知识

语义与关键词搜索,每条结果都带来源追溯(来源文档 / chunk / 相关度)。

03

头脑风暴

多轮引导式对话梳理需求,逐步澄清后生成结构化大纲。

04

撰写长文

单章或整篇生成,支持双模型 A/B 对比——同一章节并行写两版,你选出更优的那一版。

05

导出

Markdown / PDF / Word,导出已确认的章节即可。

06

管理模型与用量

在对话里增删改 Provider、设置默认模型、测试连通性、查看 token 消耗。

№ 02 · 工具一览

33 个工具,按模块分组

连接成功后,你不需要记工具名——智能体会根据你的自然语言自动选对工具。以下是完整清单,便于查阅。

3 个工具

异步任务

文档处理、大纲生成、整篇写作等长任务会返回 taskId,用 get_task_status 轮询(建议 10–30 秒)直到 completed。

  • get_task_status轮询异步任务状态,返回实时进度与最终结果。
  • cancel_task取消进行中的任务(终态任务不可取消)。
  • list_tasks列出任务,可按类型与状态筛选。
4 个工具

文档与知识库

摄入、列出、查询文档,以及带来源追溯的语义检索。

  • ingest_document上传本地文件并可选触发处理(分块+向量化+可选图谱),返回 documentId 与 taskId。
  • list_documents列出知识库文档,可按状态筛选、分页。
  • get_document获取单个文档的详情与处理状态。
  • search_knowledge语义知识库检索(向量 + LightRAG),返回带来源的结果。
4 个工具

知识图谱与 Wiki

实体关系图谱,以及 LLM 综合的 Wiki 条目(文档摘要/主题/概念/论断)。

  • get_knowledge_graph获取知识图谱(实体关系),可聚焦单个实体或总览。
  • list_wiki_entries列出 Wiki 条目,可按类型与全文搜索筛选。
  • get_wiki_entry获取单个 Wiki 条目的完整内容。
  • synthesize_wiki对已就绪文档触发 Wiki 综合(异步任务)。
5 个工具

头脑风暴与大纲

引导式多轮对话澄清需求,最终生成并维护结构化大纲。

  • create_brainstorm_session创建头脑风暴会话——澄清需求、产出大纲的起点。
  • brainstorm_message在会话中发送消息并获取 AI 引导回复(含篇幅门槛:未确认篇幅不继续)。
  • generate_outline从会话触发大纲生成(异步),完成后存入会话。
  • get_outline读取会话中的当前大纲。
  • update_outline持久化用户对大纲的编辑。
9 个工具

写作

章节与文档级的生成、双模型 A/B 对比、确认锁定、编辑与预览组装。

  • create_draft创建写作草稿(章节与大纲 1:1);可传 sessionId 自动读大纲,或直接传 outline。
  • list_drafts列出草稿及其进度(已确认章节数、字数等)。
  • get_draft获取草稿详情,含全部章节的状态、内容与引用。
  • generate_section生成单个章节(SSE 流式),生成后进入 reviewing 状态,导出前需 confirm。
  • generate_all_sections整篇一次性生成(异步),内部自动确认锁定,生成后可直接导出。
  • compare_section用两个不同模型并行生成同一章节(A/B),产出两个候选供你选。
  • confirm_section确认(锁定)章节:单章生成后直接锁;对比后需传 selectedSource: a|b。
  • edit_section手动编辑章节正文(直接替换内容)。
  • assemble_preview把已确认章节组装成完整 Markdown 预览。
8 个工具

导出

把已确认的草稿导出为目标格式。

  • export_draft导出草稿为 Markdown / PDF / DOCX;仅 locked/summarized 章节会被导出。

模型管理与用量

Provider 的增删改、默认模型设置、连通性测试与 token 用量查询。

  • list_providers列出已配置的模型 Provider 及其模型(API Key 永不回显,仅返回 hasApiKey 布尔)。
  • create_provider创建模型 Provider(OpenAI 兼容 / Anthropic / Ollama),Key 加密存储,embedding 维度自动探测。
  • update_provider更新 Provider(传 models 会删后重建该 Provider 的全部模型配置)。
  • delete_provider删除 Provider(级联删除其模型配置)。
  • set_default_model设置某模型为默认(llm / embedding / rerank / image 槽位)。
  • test_connection测试 Provider 连通性,并自动探测上下文窗口与 embedding 维度。
  • get_token_usage查询 token 用量(按模型/模块聚合 + 近期明细),可按模块与时间窗口筛选。
№ 03 · 预置工作流

6 个斜杠命令,一键启动完整流程

连接后智能体会暴露这些预置命令——填入主题等少数参数即可跑通一套 SOP,无需自己描述每一步。

/longform-writing

长文写作冲刺:主题 → 头脑风暴 → 大纲 → 逐章写作 →(可选双模型)→ 导出。填入主题和篇幅即可。

/quick-outline

快速大纲:仅生成结构化大纲,不写作。适合先看结构。

/dual-model-review

双模型审稿:对已有草稿逐章用两模型重写对比,选出更优版。

/knowledge-deep-dive

知识深读:对一篇已上传文档做深度解读,检索要点、提炼结构化摘要。适合研读/学习。

/proposal-from-scratch

方案速成:基于原型(技术方案/投标/咨询等)从零高效生成结构完整的长文,跳过冗长头脑风暴。

/export-readiness-check

导出就绪检查:核对草稿是否所有章节已确认可导出,列出未完成项。导出前最后一道核对。

№ 04 · 安装配置

一行配置,接入你的智能体

本包发布在 npm(@walkcloud/synthetix-mcp)。无需 git clone、无需 build——在客户端配置里写一行,npx 会自动拉取运行。

前置条件 Synthetix 应用正在运行(默认 localhost:3000);已在「设置 → API 密钥」创建 key;已配置所需模型(检索需 embedding+LLM,写作需 chat)。

Claude Code(一行命令)

bash
claude mcp add --scope user synthetix \
  -e SYNTHETIX_API_KEY=sk-synt-your-key \
  -- npx -y @walkcloud/synthetix-mcp
Windows Windows 用户:GUI 客户端(Claude Desktop / Cursor)用 npx 可能静默失败,需把 command 改为 cmd、args 改为 ["/c", "npx", "-y", "@walkcloud/synthetix-mcp"]。Claude Code 命令行版不受影响。

从源码运行(本地开发):git clone 后 npm install,复制 .mcp.json.example 为 .mcp.json 填入 key,在仓库目录下启动客户端即可。源码模式用 tsx 直跑,改完即生效。

№ 05 · 对话示例

你只管说人话,智能体选对工具

你说 智能体会做什么
把这份 PDF 上传到知识库,用图谱模式处理ingest_document(上传+处理)→ 返回 taskId
帮我检索一下"精益创业"相关的资料search_knowledge → 返回带来源的结果
我要写一份中小企业数字化转型方案,标准篇幅开始头脑风暴 → 生成大纲
用 deepseek 和 doubao 两个模型分别写第一章,对比一下compare_section → 展示两版让你选
整篇都写了吧generate_all_sections(异步,自动确认)
导出成 Wordexport_draft(format=docx)

↑ 示例为中文语境;英文用户说同样意思的话即可,智能体一样能选对工具。

№ 06 · 安全说明

安全说明

01

API Key 在应用侧以 SHA-256 哈希存储,吊销后立即失效。

02

本 server 仅是持有 key 的 HTTP 客户端,不缓存凭证或文档内容。

03

模型管理工具永不回显密钥(应用侧仅返回 hasApiKey 布尔)。

04

.mcp.json(含真实 key)已被 .gitignore 忽略,只提交 .mcp.json.example 模板。

准备好把知识沉淀下来了吗?

完全自托管、离线优先、Apache-2.0 开源。今天就在自己的机器上跑起来。