VidFare

VidFare MCP 服务

VidFare 价格目录的公开、只读模型上下文协议服务。它在 /mcp 提供 Streamable HTTP，无需身份验证。ChatGPT、Claude 或 Cursor 等客户端可以列出模型、读取价格、估算片段费用并列出优惠。每项结果都包含 VidFare 来源 URL、最后核查日期和 vidfare.com 页面链接。这些 vidfare.com 链接还带有 utm_source=mcp&utm_medium=tool&utm_campaign=vidfare_mcp。

Worker 已在 https://mcp.vidfare.com/mcp 上线。请勿在此代码库中运行 wrangler login 或 wrangler deploy。

数据

Worker 仅获取：

• https://vidfare.com/data/prices.json
• https://vidfare.com/deals.json（同一 JSON 也发布在 /data/deals.json）

响应会缓存 5 分钟。如果获取失败，或目录未说明请求所需的价格，工具会如实说明，不会补填数字。

工具

工具	参数
list_models	无
get_model_prices	model（必需）、provider、resolution
estimate_cost	model、seconds（必需）。可选：resolution、audio（with、without、on、off）、input（t2v、i2v、ref2v、v2v、extend、lip-sync）、plan、provider、used（1–100，默认值为 100）、apply_deals（默认值为 false）、window_seconds（默认值为 60）
cheapest_options	seconds、resolution（均为必需）。可选：audio、input、used、apply_deals
list_deals	status：live（默认值）、upcoming、ended 或 all

名称不属于上述五种工具之一的 tools/call 会返回 isError: true 的工具结果。文本会列出这五种工具，提示模型调用 tools/list，并链接到 https://vidfare.com/mcp/。structuredContent 中也包含相同字段：requested_tool（已清理）、valid_tools、hint（tools/list）和 docs。回显的名称会移除控制字符，仅保留 A-Z、a-z、数字、_、. 和 -，并截断至 64 个字符。

服务协商使用协议 2025-11-25。该修订版会将未知工具列为 JSON-RPC 错误 -32602。此 Worker 则返回工具结果。Claude Desktop 会将 JSON-RPC 错误替换为通用提示行，因此模型看不到工具列表。规范规定，客户端应将 isError 文本提供给模型。Cursor 和 Claude Code 可以读取协议错误的消息；Claude Code 会丢弃 error.data，因此列表会放在文本中。

仅大小写不同，或仅连字符、下划线和空格不同的名称，会调用实际工具。也支持驼峰命名：cheapest-options、CheapestOptions 和 GET_MODEL_PRICES 都能正确解析。分隔符会被移除，剩余字母和数字必须与规范名称一致。句点、任何其他字符或不同拼写都无法匹配。不进行编辑距离匹配。tools/list 仍会返回五个规范名称。所有五种工具都保持只读。

estimate_cost 使用与积分计算器（scripts/variations.py）相同的行筛选条件，以及与计算器脚本相同的套餐计算方法：套餐价格 ÷ 积分数 × 每个片段所需积分数，再除以实际使用积分的占比。API 行的费用为计费秒数乘以标明的每秒美元价格。scripts/test_mcp_parity.py 会检查这些计算是否与网站代码一致。

使用次数统计

每个请求会针对每条 JSON-RPC 消息写入一个 Workers Analytics Engine 数据点。最多包含 20 条消息的批次每条消息写入一个数据点。更长的批次会写入一个 method 为 batch 的数据点。写入方式为 env.USAGE?.writeDataPoint(...)，不会使用 await。绑定缺失或调用抛出错误时会忽略，因此日志记录不会改变响应。Workers Analytics Engine 提供免费套餐。数据集会在首次写入时创建。没有公开的统计信息 URL。

此布局启用前写入的数据点使用 blob1 作为工具名称，使用 blob2 表示 success 或 error。新数据点会将 blob8 设为 v2。下方查询会将这两种布局分开处理。 index1 是 JSON-RPC 方法分类，是采样键。它不是个人、地址或客户端名称。

字段	值
blob1 method	initialize、tools/list、tools/call、notifications/*、other 或 batch
blob2 tool	对于 tools/call，为规范工具名称；否则为 unknown。别名会以对应的规范名称存储。不会存储原始写法。对于所有其他方法，值为 none
blob3 client	粗略的客户端分类，最多 40 个字符。见下文
blob4 args	对于 tools/call，为逗号分隔的参数名称，例如 model,seconds。没有参数时为空。绝不存储参数值
blob5 http	GET、POST、PUT、PATCH、DELETE、HEAD、OPTIONS 或 other
blob6 status	2xx、3xx、4xx、5xx 或 other
blob7 probe	当用户代理分类为已知探测器时为 1，否则为 0
double1	与上述相同的探测器标记，数值为 1 或 0
blob8	布局标记 v2
blob9	当 tools/call 使用了安全别名时为 alias。对于其他所有 v2 行均省略，因此 blob1–blob8 保持原位

对于 initialize，如果 params.clientInfo.name 和短版本存在，blob3 就取自这两者。名称会转为小写，标点会替换为连字符，标签会截断至 40 个字符。可识别的产品会归入固定分类，例如 ai:cursor、ai:claude、ai:chatgpt 或 ai:openai。电子邮件地址、IP 或 UUID 会归入 other。其他所有请求则使用用户代理分类，且绝不存储原始用户代理。

用户代理分类：

• probe:<name> 用于目录和存活探测：mcpbeat、AgentRank、alalanet、histor、EveryMCP、mcptry、Glama、MCPWatch 及类似的检查器（Smithery、PulseMCP、mcp.so、UptimeRobot、Pingdom、Checkly、StatusCake、Better Stack、kube-probe、GoogleHC）。
• ai:<name> 用于已知的 AI 客户端：ChatGPT、OpenAI、Claude、Anthropic、Cursor、Copilot、Perplexity、Windsurf、Gemini、DeepSeek、Mistral、Grok、Cline、Replit、Devin、Aider。
• generic:<lib> 用于 node、python-httpx、python-requests、Go-http-client、undici、coda-agent-runtime、Talaria 和 curl。
• 若均不匹配，则为 other。

likely_probe 依据用户代理分类，即使 initialize 同时发送了客户端名称也是如此。空用户代理归为 other，不视为探测器。

不存储：IP 地址、原始用户代理、任何其他标头、请求或响应正文、参数值、问题、会话 ID、国家/地区以及原始工具名称。未知名称归入 unknown 分类。别名会存储为规范工具名称，并将 blob9 设为 alias。计数统计的是请求，而不是不重复的个人、访问次数或赞助商曝光次数。每次重试都会增加一次计数。带有 X-VidFare-Test: 1 的请求，以及发往 localhost 或 127.0.0.1（wrangler dev）的请求，都不会写入。

wrangler.jsonc 将 USAGE 绑定到数据集 vidfare_mcp_usage。部署此绑定会使用现有的 Worker 部署令牌（Workers Scripts Edit 或 Workers Admin、Workers Routes Edit 和 Zone Read）。无需 Analytics Read，但读取计数需要此权限。请创建一个单独的令牌，权限为 Account → Account Analytics → Read，并将其范围限定为 VidFare 账户。不要将此令牌放入代码仓库。

按方法、工具和客户端分类统计过去 7 天的每日计数，并区分探测器和非探测器。计数为 SUM(_sample_interval)：

curl "https://api.cloudflare.com/client/v4/accounts/<ACCOUNT_ID>/analytics_engine/sql" \
  --header "Authorization: Bearer <API_TOKEN>" \
  --data "SELECT toDate(timestamp) AS day, blob1 AS method, blob2 AS tool, blob3 AS client, SUM(_sample_interval) AS requests, SUM(_sample_interval * double1) AS probes, SUM(_sample_interval) - SUM(_sample_interval * double1) AS non_probes FROM vidfare_mcp_usage WHERE blob8 = 'v2' AND timestamp > NOW() - INTERVAL '7' DAY GROUP BY day, method, tool, client ORDER BY day, method, tool, client"

scripts/mcp_usage.py 运行的也是同一个查询（默认 30 天）：

CLOUDFLARE_ACCOUNT_ID=... CLOUDFLARE_API_TOKEN=... python3 scripts/mcp_usage.py

本地

cd mcp-server
npm install
npm test
npx wrangler dev

wrangler dev 仅在此计算机上运行，不会进行部署。

Cursor 可以使用 mcp-server/.mcp.json。在项目的 .cursor/mcp.json 中放入相同的 JSON。URL 为 https://mcp.vidfare.com/mcp。

注册表

server.json 是 MCP 注册表文档。名称为 com.vidfare/vidfare。远程服务使用 streamable-http，地址为 https://mcp.vidfare.com/mcp。

com.vidfare 的命名空间验证方式为 HTTP。该站点会在 https://vidfare.com/.well-known/mcp-registry-auth 提供已发布的证明记录。该文件只有一行：v=MCPv1; k=ed25519; p=<public key>。私钥不在此仓库中。

站点构建会将该文件复制到 dist/.well-known/，并写入 dist/.nojekyll。除非将 include-hidden-files 设为 true，否则 actions/upload-pages-artifact 会忽略点路径。两个部署工作流都设置了该选项，因此该 URL 会返回 200，且不会发生重定向。

后续部署

令牌、一个 Cloudflare 账户（拥有 vidfare.com 的账户）和一个区域（仅 vidfare.com）：

范围	权限	原因
账户，Workers 产品	Workers Admin	首次运行 wrangler deploy 会创建 Worker。只能编辑现有 Worker 的令牌无法创建此 Worker。在旧版令牌表单中，此权限仍标记为 Account → Workers Scripts → Edit；该旧版权限也可以创建脚本。如果显示新版角色选择器，请在 Workers 产品下选择 Workers Admin，而不是 Editor。
区域 vidfare.com	Workers Routes → Edit	绑定自定义域名 mcp.vidfare.com。当前文档将其称为 Workers Routes Write。
区域 vidfare.com	Zone → Read	Wrangler 会查询 vidfare.com 的区域 ID。

不要添加 Workers KV、R2、Tail、Account Settings、DNS 或用户成员资格权限。唯一的绑定是 Analytics Engine 数据集 vidfare_mcp_usage。

在控制面板中为 vidfare.com 创建 DNS 记录（上面的令牌无法编辑 DNS）：

类型	名称	内容	代理
AAAA	mcp	100::	已代理

这是 Worker 自定义域名使用的代理主机名。wrangler.jsonc 将路由设置为自定义域名 mcp.vidfare.com。记录创建后，在此目录中运行 npx wrangler deploy 即可发布 Worker。环境中仍需设置 CLOUDFLARE_API_TOKEN，不要将其放入仓库。