MUSE

MCP：把业务串成一套服务 ​

不知道从哪看？先回 从这里开始。这页只展开 Agent 怎么接、哪些段已经通。

museav-cli 和 museav-mcp 设想不同：

  • CLI 是单一能力。museav 只做出图 / 读图 / 模板，不负责把别的工具捏在一起。
  • MCP 是集成层。Agent 装一次，按任务路由到对应的开源 CLI 或外部平台。

周边工具各自开源、各自能单独跑。MCP 要做的是把同一条业务里用到的几段接上，而不是再列一张仓库目录。

业务怎么串 ​

下面每条都是真实会走的活。标了「MCP」的已经能从 Agent 里调；标了「CLI / 计划」的还要自己在终端跑，或等 MCP 接下一段。

1. 出一张能发的图 ​

museav gen 出图 → 需要的话 remove-bg / upscale / compress → 作品进素材库。

这一段 MCP 已通（list_templates / list_skills 挑模板和技能 → gen_background 出图 → remove_bg / upscale_image / remove_watermark / compress_image 后期 → upload_asset 拿直链）。

2. 竖版短视频（素材 → 成片） ​

museav gen --video 给你的是无声、无字幕的片子，不是成品。

出图 / 出无声片（museav）  →  抠图（museav remove-bg）
        ↓
配音 / 配乐（voxflow，计划接入 MCP）
        ↓
套版式出片（reel-kit，计划接入 MCP）

分界：reel-kit 的 README 和 museav 写的是同一句话——museav 出原料，reel make 出能发的竖版。

3. 小红书卖课 / 上架 Skill ​

写教程 Markdown
    → facet 出 PDF + 分享长图（计划接入 MCP）
    → museav 出样图（MCP：gen_background）、列模板（MCP：list_templates）
    → 你自己挑要上架的模板（不写死）
    → SkillHub 上传（MCP：skillhub_publish，默认 dry-run）
    → 领取码发货仍走管理后台「小红书发货」，和 SkillHub 不是一条线

模板必须从 list_templates（CLI 里是 museav templates）里你自己选。只有你说「提交 / 确认 / submit」才真正上传。

4. 微信表情投稿 ​

一张 IP 正面照 → museav 批量出图 → wechat-sticker-submit 切图、机检、交清单。

出图段 MCP 已通；切图投稿还是那条独立 CLI（计划接入）。

5. 密钥怎么给 Agent ​

kyvault 管各路 Key。Agent 只拿别名，看不到明文。这是横切能力，不是某条业务的一环——计划接到 MCP，避免每条 CLI 各配一套环境变量。

现在 Agent 里有什么 ​

21 个工具（museav-mcp >= 1.2.0；1.1.0 是 17 个，1.2.0 补了 CLI 3.4.0 的 4 个新工具）。

工具背后落在上面哪条业务
gen_backgroundmuseav gen1、2、3、4 的出图
remove_bg / upscale_image / remove_watermark / compress_imagemuseav 本地后期1、2
list_templates / list_skills / list_video_templatesmuseav templates / museav skills / museav video-templates1、2、3 —— 挑模板与技能，别硬编码
list_modelsmuseav models [--video]1、2 —— 挑图片模型或视频档次（对外名），直接喂 gen_background 的 model
balancemuseav balance出图前自查余额
list_jobsmuseav jobs出图失败回查、回头找结果 URL
upload_assetmuseav upload1、2 —— 垫图要 URL 时用
image_to_templatemuseav image-to-template3 —— 一张好图变可复用模板
reversemuseav reverse（中台 API）1、3 —— SCULPT 六要素反推，喂回出图更顺手；图像识别仍优先走下方的 vlm_*
vlm_describe / vlm_ask / vlm_cover_check / vlm_reverse_promptvlm（mlx-vlm-kit，本地 MLX，免登录零成本）1、3 —— 看图、质检、反推 prompt 喂回出图
skillhub_tags / skillhub_whoami / skillhub_publishmuseav skillhub …（需 CLI >= 3.1.0）3

skillhub_publish 默认 dry-run：不带 submit=true 只本地打包校验、不上传不提交， 把待提交内容返回给你核对。提交不可逆——Skill ID 是平台主键、跨版本不可改名。 真提交前它会先查登录态，未登录会让你去终端跑一次 museav skillhub login 扫码 （二维码没法从 MCP 里透出来，硬等就是死锁）。

还没接线、但业务上已经在用的：voxflow、reel-kit、facet、 wechat-sticker-submit、kyvault。

设计约定：

  • 媒体走文件绝对路径，不走 base64
  • 本地后期与 vlm_* 不耗中台额度
  • 某条能力已有 CLI，MCP 只 exec，不重写
  • 清单类取 stderr 的那份：museav 的 templates / skills stdout 只有裸 id / slug， 带中文名、分类、字段的可读表格走 stderr。取错了 Agent 拿到的就是一串 UUID，挑不了。 jobs 反过来，stdout 是完整 JSON
  • 输出已存在时 CLI 会拒绝覆盖，MCP 保留这个语义：要覆盖得显式传 overwrite: true

前置与安装 ​

出图这一路先装 CLI 并登录或配 Key：

bash
npm i -g museav-cli
museav --version

vlm_* 那四个本地看图工具还需要 mlx-vlm-kit （Mac + Apple Silicon；首次用会下模型，约 2.9GB）：

bash
pipx install git+https://github.com/webkubor/mlx-vlm-kit.git
vlm --version

MCP 本体一行接上（2026-09-08 起发到 npm，不用再 clone 自己 build）：

bash
claude mcp add museav -- npx -y museav-mcp

手写配置也一样：

json
{
  "mcpServers": {
    "museav": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "museav-mcp"]
    }
  }
}

museav / vlm 不在 PATH 时设 MUSEAV_BIN / MLX_VLM_BIN。改 museav-mcp 这个仓库 本身时才需要 pnpm install && pnpm build，把 command 换成 node、指向 dist/index.js。

装完重启 Agent，问「你有哪些工具」，能看到上表那 17 个就通了。

出图的规矩 ​

gen_background 的 prompt / skill / template 必须且只能给一个：

  • prompt —— 自己写提示词
  • skill —— 用技能库，配合 input 一句业务描述
  • template —— 用模板

给 Agent

优先用 skill：提示词在服务端展开，Agent 只描述画什么。

本地后期超时 10 分钟，大图会慢，不是卡死。

验证 ​

改这个仓库时可以直接跑：

bash
cd museav-mcp && node test-mcp.mjs
# TOOLS_LIST_OK count = 21

这个数是个断言：加了工具忘了改 README / 文档里的数字，CI 会红。

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