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Ryter Pro

Ryter Pro

本地服务
github.com/apiihub33-cyber生产力113 周前更新
代码仓库

关于 Ryter Pro

Ryter Pro MCP Server 将 Ryter Pro 的文本改写 API 提供给 MCP 兼容客户端，适用于需要润色或改写文本的工作流。它还提供 API 配置与文档链接信息查询工具。

主要功能

  1. 01调用 Ryter Pro 改写文本
  2. 02支持可选的人性化模式
  3. 03查询 API 配置与文档链接

适用场景

  1. 01改写需要润色的文本
  2. 02在 MCP 客户端中接入 Ryter Pro
  3. 03检查 API 配置与文档入口

MCP 相关

这是一个 MCP 服务，向兼容客户端暴露文本改写和 API 信息查询工具。默认使用 MCP stdio 传输。

配置

本地服务的配置在各客户端中通用，复制后粘贴到客户端的 MCP 配置文件即可。

mcp.json · 通用配置
{
  "mcpServers": {
    "apiihub33-cyber-ryterpro": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "ryterpro-mcp"
      ],
      "env": {
        "RYTERPRO_API_KEY": "<RYTERPRO_API_KEY>",
        "RYTERPRO_BASE_URL": "<RYTERPRO_BASE_URL>",
        "RYTERPRO_TIMEOUT": "<RYTERPRO_TIMEOUT>"
      }
    }
  }
}
启动命令uvx ryterpro-mcp
需要配置的环境变量
RYTERPRO_API_KEY密钥Ryter Pro API key
RYTERPRO_BASE_URLOptional Ryter Pro API base URL. Defaults to https://api.ryter.pro
RYTERPRO_TIMEOUTOptional request timeout in seconds. Defaults to 60.

本地服务需要在你的电脑上安装运行环境（如 Node.js 18+）。各客户端的配置文件位置不同，请参考客户端文档。

安装包
pypiryterpro-mcp0.1.0

工具

2

收录的工具列表 · 更新于 2 周前

参数类型必填说明
modeany否
textstring是

详细介绍

Ryter Pro MCP 服务

一个 MCP 服务，可将 Ryter Pro 文本人性化 API 作为工具提供给兼容 MCP 的客户端。

工具

humanize_text

使用 Ryter Pro API 对文本进行人性化处理或改写。

输入：

  • text：要进行人性化处理的文本。
  • mode：可选的人性化模式，须受你的 Ryter Pro API 支持。
ryterpro_api_info

返回基本 API 配置和文档链接。

安装

需要 Python 3.10 或更高版本。

pip install ryterpro-mcp

配置

运行服务前，请设置 Ryter Pro API 密钥：

export RYTERPRO_API_KEY="your_api_key_here"

可选环境变量：

export RYTERPRO_BASE_URL="https://api.ryter.pro"
export RYTERPRO_TIMEOUT="60"

运行

ryterpro-mcp

该服务默认使用 MCP stdio 传输方式。

MCP 客户端示例

{
  "mcpServers": {
    "ryterpro": {
      "command": "ryterpro-mcp",
      "env": {
        "RYTERPRO_API_KEY": "your_api_key_here"
      }
    }
  }
}

在此代码库中进行本地开发：

{
  "mcpServers": {
    "ryterpro": {
      "command": "python3",
      "args": ["-m", "ryterpro_mcp.server"],
      "env": {
        "RYTERPRO_API_KEY": "your_api_key_here"
      }
    }
  }
}

链接

许可证

MIT

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第一次接触 MCP？

从协议是什么，到在客户端里装上第一个服务，这几条回答覆盖了大多数入门问题。

一个开放协议，规定了 AI 应用如何以统一方式连接外部工具与数据源。客户端负责与模型对话，MCP 服务负责提供工具、资源和提示模板，两者通过标准消息通信，同一个服务可以被不同客户端复用。