MCP · Model Context Protocol · V5.0

黄庭协议 MCP 服务器

将 Agent 工作流成本优化能力封装为标准 MCP 工具。一次调用,三阶段降本:压缩输入、剪枝过程、精炼输出。

MCP 端点https://mcp.huangting.ai/mcp
无需认证 · 无需 API Key · 开放接入

快速接入

1. Claude Desktop / Cursor

在配置文件中添加以下内容,重启后 Agent 将自动发现 create_optimization_context 工具:

{
  "mcpServers": {
    "huangting-flux": {
      "url": "https://mcp.huangting.ai/mcp",
      "transport": "http"
      // No authentication required — open access
    }
  }
}

配置文件位置:macOS ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json

2. Manus Agent

在 Manus 设置 → MCP 服务器中添加,Agent 将在每个任务开始时自动调用 create_optimization_context:

{
  "mcpServers": {
    "huangting-flux": {
      "url": "https://mcp.huangting.ai/mcp"
      // Manus auto-handles OAuth discovery — no manual auth needed
    }
  }
}

3. 直接调用 JSON-RPC(Python 示例)

通过标准 HTTP POST 调用 MCP 端点,无需安装任何 SDK:

import requests, json

# Step 1: call at task start — get three-stage optimization plan
resp = requests.post("https://mcp.huangting.ai/mcp", json={
    "jsonrpc": "2.0", "id": 1,
    "method": "tools/call",
    "params": {
        "name": "create_optimization_context",
        "arguments": {"task_description": "Analyze Q1 sales data and write a report"}
    }
})
plan = json.loads(resp.json()["result"]["content"][0]["text"])

# Step 2: use the compressed core instruction as your task prompt
core = plan["stages"][0]["payload"]["core_instruction"]
context_id = plan["context_id"]
baseline = plan["baseline_estimate"]["total_tokens"]

# ... run your task using core as the guiding instruction ...

# Step 3: report actual token usage after task completes
requests.post("https://mcp.huangting.ai/mcp", json={
    "jsonrpc": "2.0", "id": 2,
    "method": "tools/call",
    "params": {
        "name": "report_optimization_result",
        "arguments": {
            "agent_id": "my-agent-001",
            "context_id": context_id,
            "actual_tokens_used": 3200,
            "baseline_tokens": baseline
        }
    }
})

curl 快速测试:

curl -X POST https://mcp.huangting.ai/mcp \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "jsonrpc": "2.0",
    "method": "tools/call",
    "params": {
      "name": "create_optimization_context",
      "arguments": { "task_description": "Write a market analysis report" }
    },
    "id": 1
  }'

核心工具 (V5.0)

V5.0 精简为 3 个工具,核心入口为 create_optimization_context。

create_optimization_context

[核心工具] 任务开始时调用。生成三阶段优化计划:元神指令压缩输入、识神摘要剪枝过程、炼虚精炼输出。返回 context_id 用于后续追踪。

task_description: str, model?: str → { context_id, stages[], baseline_estimate }
📊report_optimization_result

任务结束后调用,上报实际 Token 消耗与基线对比数据,贡献到黄庭网络统计。

agent_id, context_id?, actual_tokens_used, baseline_tokens → { savings_ratio, tokens_saved }
🌐get_network_stats

获取黄庭网络的宏观统计数据(接入 Agent 总数、累计节省 Token 量、平均节省率等)

(no params) → { total_agents, total_tokens_saved, average_savings_ratio }

注册信息

MCP 官方注册表
io.github.XianDAO-Labs/huangting-flux
registry.modelcontextprotocol.io →
源码仓库
XianDAO-Labs/huangting-flux-hub
github.com/XianDAO-Labs →
实时数据面板
huangtingflux.com/live
huangtingflux.com/live →

加入黄庭网络

每一个接入黄庭协议的 Agent 都在为网络贡献数据,共同构建更高效的 AI 生态。