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LEOR AI展台设计 Agent

LEOR AI展台设计 Agent

本地服务
leor.cnAI 与智能体04 天前更新

关于 LEOR AI展台设计 Agent

LEOR AI展台设计 Agent 将支持的 Agent 工具连接到 LEOR,用于展台设计及相关图像和平面设计。它可使用参考图、修改现有设计,并将结果保存到授权用户的 LEOR 项目资产中。

主要功能

  1. 01生成展台设计图和效果图
  2. 02结合目标图与参考图改图
  3. 03将草图或平面图转为提案平面图
  4. 04制作海报等平面设计素材
  5. 05将结果保存至 LEOR 项目资产

适用场景

  1. 01根据参考图构思展台方案
  2. 02按指定参考图修改展台图片
  3. 03将 CAD 截图转为提案平面图
  4. 04制作展会宣传平面素材

MCP 相关

支持 MCP 的 Agent 可连接 `https://mcp.leor.cn/mcp` 并授权 LEOR 账号,随后调用 LEOR 设计能力,并将输出保存至该账号的项目资产。

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。

暂未收录安装方式

我们还没有获取到这个服务的安装包或远程地址,请按项目 README 中的说明安装。

代码仓库

工具

还没有获取到工具列表

本地服务需要在你的电脑上运行后才能读取工具,维护者暂未提供工具列表。

详细介绍

来自项目 README

LEOR AI展台设计 Agent

LEOR AI展台设计 Agent 是 LEOR(leor.cn)提供的 AI 展台设计 Agent 连接入口。它支持 Codex、Claude Code、OpenClaw、WorkBuddy、QClaw 等 Agent 工具,让 AI 通过对话调用 LEOR 完成展台设计、生图、改图和项目资产保存。

其他支持 MCP 或外部工具调用的 Agent 环境,也可以按说明接入 LEOR。

官方入口

它能做什么

  • 生成 AI 展台设计图和展示效果图。
  • 参考图可以是展位,也可以是建筑、展厅、店铺等空间图片。
  • 使用完整展位参考图时,更准确地保留整体造型和设计风格;使用建筑等非展位参考图时,把有辨识度的空间造型语言转化为展位设计。
  • 优化/改图支持一张目标图加最多三张参考图,可用于换 Logo、替换产品或柜体、借用局部造型、材质、布局和风格等组合任务。
  • 用动物、产品、颜色、材质、Logo 等图片做“万物成展”创意推导。
  • 修改已有展台图片。
  • 把已有草图、CAD 截图或普通平面图重绘成三种专业提案平面图。
  • 制作海报、PPT 页面、展板、封面、宣传页、信息图、导视等专业平面设计。
  • 在不改展位结构和视角的前提下,把完整模型切换成六种渲染表现。
  • 生成材质板、展位分镜、潮流海报、简约海报、玻璃质感海报。
  • 对已有展台图做旋转视角。
  • 查询 LEOR 账号积分和任务结果。
  • 将结果保存到授权用户自己的 LEOR 项目资产中。

快速连接

  1. 在 Codex、Claude Code、OpenClaw、WorkBuddy、QClaw 或其他支持 MCP 的 Agent 工具中添加 MCP 服务。
  2. 填入 MCP 地址:
https://mcp.leor.cn/mcp
  1. 对 Agent 说:
连接我的 LEOR 账号
  1. 打开 Agent 返回的 LEOR 授权链接,登录 LEOR 并确认授权。
  2. 回到 Agent 对话,让它帮你收集展台设计资料并调用 LEOR。

普通用户不需要复制 token,不需要查看 .env,也不需要修改本地代码。

重要使用规则

  • 做展台设计图前,Agent 应先收集完整展台资料。
  • Logo 强烈建议上传,参考图建议上传。
  • 多图改图时,要说明哪张是需要修改的目标图,以及每张参考图分别用在哪里、替换什么、哪些内容不要照搬。
  • 扣积分前,Agent 应汇总需求并等待用户明确确认。
  • 默认每次只生成 1 张图。
  • 如果用户只是想找灵感、找参考图或看案例,Agent 不应该直接调用生图工具。
  • 生成结果归属当前授权的 LEOR 账号。

公开安全承诺

  • LEOR Agent 需要用户登录 LEOR 并确认授权。
  • 扣积分功能消耗当前授权账号积分。
  • 结果保存到当前授权账号的 LEOR 项目。
  • LEOR 不会向 Agent 暴露核心提示词、模型密钥、内部路由、后台路径或提示词资产。

文档

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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。