NOISE 盘搜内置了一套可供 AI 客户端直接连接的工具服务，既支持标准MCP SSE，也提供 HTTP` 兼容模式。
前台有一个单独的 /mcp 页面，已经把主要信息整理出来了。访问：https://www.noiseyp.top/mcp 或 https://pansou.noisework.cn/mcp
能做什么
已经落地成两类工具能力：
pansou_search：让 AI 客户端直接调用盘搜能力，按关键词或自然语言描述搜索网盘资源pansou_netdisk_upload：让 AI 把生成的内容、文件、图片等上传到站内网盘，并返回可访问链接。
1. 项目支持两种接入方式
支持
MCP（SSE 传输）支持
HTTP（/api/mcp/search）如果你的 AI 客户端支持 MCP，就走标准的
SSE + message模式如果你的客户端只支持 HTTP 工具调用，也一样可以接入
2.鉴权方式
如果后台设置了访问令牌，页面会明确提示：
x-mcp-token: <token>
兼容方案：
?token=<token>
4. 接口
当前 MCP 相关入口主要有四个：
GET /api/mcp/ssePOST /api/mcp/message?sessionId=...POST /api/mcp/searchPOST /api/mcp/netdisk/upload
两个核心工具
工具一：pansou_search
这是最核心的工具，它的价值不只是“把关键词扔给搜索接口”。
后端已经做了自然语言解析，能从一句人话里提取出：
搜索关键词
页码
返回条数
来源范围
网盘类型
时间范围
例如下面这些描述，理论上都能直接理解：
帮我找最近一个月的夸克网盘资源
只搜TG频道的电视剧黑镜，要第2页
找站内资源里的编程课程，返回20条
它支持解析的信息包括：
page/ 第几页pageSize/ limitsrc：all、tg、pluginpluginscloudTypesmaxAgeDaysformat：md或json
这意味着 AI 不一定非得严丝合缝地构造参数，也可以先按自然语言发起请求。
工具二：pansou_netdisk_upload
这个工具更像是给 AI 增加“交付能力”。
它支持把以下内容上传到站内网盘：
文本内容
Base64 文件内容
一个可拉取的 URL
同时支持自然语言理解，例如：
把这张图片上传到网盘，保存为 image.png
将这个文档保存到云盘
把生成的文件上传到云端并给我链接
保存该文件到网盘
如何接入
如果客户端支持标准 MCP，最重要的入口是：
GET /api/mcp/sse
服务建立连接后，会通过 SSE 返回 message 端点地址，后续客户端再向该地址发送 JSON-RPC 消息。
一个通用配置示例可以写成：
{
"mcpServers": {
"pansou": {
"url": "https://your-domain.example/api/mcp/sse"
}
}
}
如果设置了 token，但客户端不方便传 Header，也可以这样写：
{
"mcpServers": {
"pansou": {
"url": "https://your-domain.example/api/mcp/sse?token=<token>"
}
}
}
如果客户端支持自定义 Header，则更推荐：
{
"mcpServers": {
"pansou": {
"url": "https://your-domain.example/api/mcp/sse",
"headers": {
"x-mcp-token": "<token>"
}
}
}
}
对于 Cherry Studio 这一类需要显式声明类型的客户端，可以这样写：
{
"mcpServers": {
"pansou": {
"type": "sse",
"url": "https://your-domain.example/api/mcp/sse"
}
}
}
HTTP 兼容模式如何接入
如果你的客户端不支持 MCP，或者你只是想先快速验证能力，那么直接走 HTTP 会更省事。
搜索接口
地址：
POST /api/mcp/search
一个最常见的请求体如下：
{
"q": "最近一周 夸克 黑镜 返回10条",
"page": 1,
"pageSize": 10,
"format": "md"
}
说明如下：
q：关键词或自然语言描述，必填page：页码，可选pageSize：每页条数，可选format：md或json
如果配置了 token，请带上请求头：
x-mcp-token: <token>
示例：
curl -X POST "https://your-domain.example/api/mcp/search" \
-H "content-type: application/json" \
-H "x-mcp-token: <token>" \
-d '{"q":"最近一周 夸克 黑镜 返回10条","page":1,"pageSize":10,"format":"md"}'
上传接口
地址：
POST /api/mcp/netdisk/upload
这个接口本质上是给 AI 或外部工具提供上传入口。它会复用站内网盘上传逻辑，因此除了 MCP token 以外，还会受到站内网盘配置本身的影响。
常见调用方式包括三种。
1. 传文本
适合把 AI 生成的 Markdown、说明文档、代码片段直接保存到站内网盘。
2. 传 Base64
适合图片、导出的二进制文件、生成的附件内容。
3. 传 URL
适合让服务端主动拉取一个远程文件再上传。
覆盖场景，例如：
q: "把这段文字保存为 note.md"
text: "# Hello\n\n这是一段文本内容"
fileName: "photo.jpg"
base64: "data:image/jpeg;base64,/9j/4AAQSkZJRg..."
fileName: "report.pdf"
url: "https://example.com/report.pdf"
实际使用时可以怎么提问
如果你把这个 MCP 接给支持工具调用的 AI，用户的输入可以尽量自然一些，例如：
帮我找最近 30 天的夸克电影资源
只搜 TG 频道里关于黑镜的内容，给我第 2 页
找站内资源里的前端课程，返回 20 条结果
把刚才整理好的 Markdown 保存到网盘，文件名叫 notes.md
这些表达都比较符合它当前的能力边界。
