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我做了一个零依赖的开源 MCP Server，让 AI Agent 一键调任意 AI 工具（按量付费）

#mcp #aiagents #opensource #api

大多数 MCP Server 一上来就 pip install 一大堆依赖，装不上就废了。我做的这个只用 Python 标准库，克隆下来 python3 server.py 直接跑。

它把一个完整的 AI 工具市场（搜蚁智选 AIMALL）封装成 5 个标准 MCP 工具，让 Claude / Cursor / LangChain / Dify / Coze 任意 MCP 客户端一键加载。

痛点

每个 Agent 开发者都会撞同一堵墙：

  • 想加个「联网搜索」「图像生成」，得逐个厂商注册、读文档、接 SDK、管一堆 Key；
  • 每个厂商计费方式不同，余额散落，算不清一次任务花多少；
  • 换模型要改代码，换厂商要重写适配层。

结果：80% 的 Agent 项目还没跑通第一次外部 AI 调用就死了。

解法：把 AI 工具做成即插即用的标准件

一个端点 /api/v1/ai/request、一把 X-API-Key、按次计量、统一订单与余额。

{
  "mcpServers": {
    "aimall": {
      "command": "python3",
      "args": ["/your/path/aimall-mcp/server.py"],
      "env": { "AIMALL_API_KEY": "ak_你的key" }
    }
  }
}
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五个工具：

  • list_assets — 列出市场里每个资产（ID、类型、单价）
  • ai_estimate — 估价（不扣费），用作预算闸门
  • ai_request — 真正调用，返回结果 + 订单号 + 余额
  • bootstrap_account — 自助注册 + 建 Agent Key
  • get_onboarding — 上手步骤与文档

为什么 Agent 会在意

  • 可发现：llms.txt / openapi.json / agent.json 让框架自动理解「这平台能干什么、怎么调」；
  • 统一：一个端点、一把 Key、一张账单；
  • 零摩擦：注册送 $1（邮箱验证再送 $4），x402（Base 链 USDC）自助充值去人工审批；
  • 可验证：每个资产实时遥测（成功率、p95 延迟）、带签名的结果回传、ERC-8004 Agent 卡片。

顺手还做了个下载加速器

git clone 慢？平台新上了反向代理式下载加速 API，把 GitHub / Gitee / GitLab 流量走边缘缓存：

curl -H "X-API-Key: ak_你的key" \
  "https://souyi.net.cn/api/v1/accel?url=https://raw.githubusercontent.com/owner/repo/main/file"
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免费 5 GB/月，超额限速 200 KB/s（不拦截、不扣费），仅放行白名单域名防 SSRF。

欢迎在评论区贴你的 Agent + 搜蚁智选 工作流。

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