文稿智库

如何把文稿智库 MCP 挂到通义千问 / 百炼（论文平台、自有后端、百炼应用等）。

工具清单与参数（query / tags / path / knowledge_base 等）以 MCP 工具（参数）为准。控制台侧栏「千问问答」是站内试用，与正式接入共用同一套工具；只用侧栏时不必按本文接入。

MCP 是什么（一分钟）

接入时不要手写 search / read HTTP。流程是：

接入代码只调百炼 Responses API，在 tools 里挂上文稿智库的 MCP 地址。
百炼让千问决定何时调工具；百炼再去连文稿智库 MCP（SSE）。
工具结果回到模型，模型继续推理并给出最终回答。

接入时需要： DashScope API Key（sk-…，调千问）+ 文稿智库 sv_…（让百炼连上 MCP）+ 公网 MCP URL。

流程图加载中…

接入前准备

项	说明
空间 slug	建库返回的 `knowledge_base.slug`，或控制台空间地址里的短名
MCP URL	推荐 `https://<公网主机>/{slug}/mcp`（已锁空间）
`sv_…`	文稿智库设置页创建的 API 密钥
`DASHSCOPE_API_KEY`	阿里云百炼密钥（`sk-…`），调千问用

控制台也可：打开空间 → 侧栏「复制 MCP」，或设置页复制锁定空间的 JSON。

本地调试可用 http://localhost:8080/{slug}/mcp；挂百炼时 server_url 必须对百炼公网可达（HTTPS）。仅本机 127.0.0.1 百炼连不上。

两种入口（/{slug}/mcp 与全局 /mcp）见 MCP 工具 · 入口。

接入请求填什么、模型填什么

Responses 请求里配置的是 MCP 服务本身，不是 search / read 的业务参数：

字段	谁填	作用
`server_url`	接入代码	MCP 地址；用 `/{slug}/mcp` 即锁定空间
`headers.Authorization`	接入代码	`Bearer sv_…`
`server_description`	接入代码（可选）	自然语言提示（先 guide、再 search 等）；不是 API 传参
`server_label`	接入代码	标签名，便于区分多个 MCP
`input`	接入代码	用户问题 / 写作任务；按学科时在此写明科目
`query` / `tags` / `path` / `knowledge_base` 等	模型	详见表与语义见 MCP 工具（参数）

✅  server_url = https://host/{slug}/mcp
❌  指望 server_description 里写 knowledge_base=xxx 当作强制参数
❌  在 Responses 请求体里直接塞 tags=[...]（无效）

完整示例（Node.js）

npm install openai

import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  apiKey: process.env.DASHSCOPE_API_KEY,
  baseURL: "https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1",
});

const SLUG = "your-space-slug";
const MCP_HOST = "https://your-host";
const SV_KEY = process.env.LLMWIKI_API_KEY; // sv_…

const mcpTool = {
  type: "mcp",
  server_protocol: "sse",
  server_label: "wenxian-bianyi",
  server_description:
    "文稿智库。先 guide，再 search/read；可省略 knowledge_base。用户要求落稿时再 write。",
  server_url: `${MCP_HOST}/${SLUG}/mcp`,
  headers: {
    Authorization: `Bearer ${SV_KEY}`,
  },
};

const response = await client.responses.create({
  model: "qwen3.5-plus", // 须支持 MCP，见百炼文档
  input: "根据库里的资料，简要说明某某方法的适用条件。",
  tools: [mcpTool],
});

console.log(response.output_text);

流式：

const stream = await client.responses.create({
  model: "qwen3.5-plus",
  input: "根据库里资料回答：……",
  tools: [mcpTool],
  stream: true,
});

for await (const event of stream) {
  if (event.type === "response.output_text.delta") {
    process.stdout.write(event.delta);
  }
}
process.stdout.write("\n");

保存为 qwen-mcp.mjs 后：

export DASHSCOPE_API_KEY=sk-…
export LLMWIKI_API_KEY=sv_…
node qwen-mcp.mjs

官方说明：百炼 · 通过 Responses API 接入 MCP。若使用业务空间专属域名，把 baseURL 换成文档中的 {WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/... 即可，tools 里 MCP 字段写法相同。

知识库按学科缩小范围

接入时把科目写进 input（并可用 server_description 提醒），由模型调用 search(..., tags=[...])。参数语义见 MCP 工具 · tags。

const SUBJECT_TAGS = ["生命医学", "医学"]; // 一级、二级；可再加三级
const QUESTION = "免疫治疗的适用条件是什么？";

const response = await client.responses.create({
  model: "qwen3.5-plus",
  input: [
    `检索范围：仅限科目 tags = ${JSON.stringify(SUBJECT_TAGS)}（AND）。`,
    `调用 search 时必须传 tags 参数，取值与上完全一致；不要用 path 传科目目录。`,
    `问题：${QUESTION}`,
  ].join("\n"),
  tools: [
    {
      ...mcpTool,
      server_description:
        "文稿智库知识库。若用户指定了科目，search 必须带 tags（一级/二级/三级，AND）。" +
        "先 guide，再 search/read；可省略 knowledge_base。",
    },
  ],
});

console.log(response.output_text);

精确到三级时例如 ["生命医学", "医学", "临床医学"]。科目须与库内资料上的 tags 一致。

全局 /mcp 时，在 input 中写死 knowledge_base = <slug>（更稳妥仍用 /{slug}/mcp）。

论文写作场景

建库并保存 knowledge_base.slug（及 id）。
写作请求按上文挂载 …/{slug}/mcp + Bearer sv_…。
模型自行检索；片段作为工具结果进入上下文。
仅当 MCP 不可达时，再走 HTTP 摘录并注入 prompt（回退）。

步骤与接口见论文平台对接、Node 对接示例。

鉴权对照

用途	凭证
调百炼 / 千问	`Authorization: Bearer sk-…`（`DASHSCOPE_API_KEY`）
百炼连接文稿智库 MCP	MCP `headers` 里 `Bearer sv_…`
调文稿智库 HTTP API	同样可用 `Bearer sv_…` 或登录 JWT
控制台网页	登录即可；侧栏问答由站内代连 MCP

常见踩坑：把 sk- 填进 MCP headers，或把 sv_ 当成 DashScope Key——两边密钥用途不同，不要混用。

千问 MCP（对接）