Winston Ai Mcp

Winston AI MCP Server ⚡️

Winston AI 的 Model Context Protocol (MCP) 服务——最准确的 AI 检测器。轻松检测 AI 生成的内容、抄袭，并比较文本。

🚀 快速开始

将此 URL 添加到 MCP 客户端，并使用你的 Winston AI 账号登录：

https://api.gowinston.ai/mcp/v1

就是这么简单。无需 API 密钥，无需安装。费用将从你的 app.gowinston.ai 账号中扣除。

🔌 连接 MCP 客户端

客户端首次连接时，会通过 OAuth 2.1 为你登录。

Claude

前往 Customize > Connectors，点击 +，然后选择 Add custom connector。将名称设为 Winston AI，URL 设为 https://api.gowinston.ai/mcp/v1，然后登录。

ChatGPT

在 ChatGPT 设置中开启 Developer mode，然后添加自定义连接器，URL 填写 https://api.gowinston.ai/mcp/v1，并将身份验证方式设为 OAuth。自定义连接器需要付费 ChatGPT 方案。

Claude Code

claude mcp add --transport http winston-ai https://api.gowinston.ai/mcp/v1

Cursor

添加到你的 mcp.json：

{
  "mcpServers": {
    "winston-ai": {
      "url": "https://api.gowinston.ai/mcp/v1"
    }
  }
}

VS Code

添加到你的 .vscode/mcp.json：

{
  "servers": {
    "winston-ai": {
      "type": "http",
      "url": "https://api.gowinston.ai/mcp/v1"
    }
  }
}

其他 MCP 客户端

使用 URL https://api.gowinston.ai/mcp/v1 和 Streamable HTTP 传输方式。任何支持 MCP 授权的客户端都会自动为你登录。

改用 API 密钥

如有需要，也可以使用来自 dev.gowinston.ai 的标准 API 密钥，并通过 Authorization 标头传递：

{
  "mcpServers": {
    "winston-ai": {
      "url": "https://api.gowinston.ai/mcp/v1",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer your-winston-ai-api-key"
      }
    }
  }
}

🧰 工具

工具	功能	输入	费用
ai-text-detection	检测文本由人类还是 AI 撰写，并提供置信度评分和最像 AI 撰写的句子	text（必填，300 至 150,000 个字符，建议 600 个以上）、file（可选，.pdf、.doc 或 .docx）、website（可选，公开 URL）	每个单词 1 个额度
ai-image-detection	通过元数据、水印检测和机器学习模型检测 AI 生成的图像	url（必填，公开的 JPG、JPEG、PNG 或 WEBP 图像，至少 256x256 像素）	每张图像 300 个额度
plagiarism-detection	将文本与数十亿个网页进行比对，并列出原始来源	text（必填，100 至 120,000 个字符）、language（可选，默认 en）、country（可选，默认 us）	每个单词 2 个额度
text-compare	比较两段文本，并返回相似度评分和逐词匹配结果	first_text（必填，最多 120,000 个字符）、second_text（必填，最多 120,000 个字符）	两段文本合计每个单词 0.5 个额度

如果向 ai-text-detection 提供多个输入，website 的优先级高于 file，而 file 的优先级高于 text。

🔐 身份验证

每个请求都必须在 Authorization 标头中发送 Bearer 令牌：

Authorization: Bearer <token>

OAuth 2.1 是最简单的连接方式。使用你的 Winston AI 账户登录后，MCP 客户端会为你获取访问令牌。无需复制或存储 API 密钥。使用的额度将从你的 app.gowinston.ai 账户中扣除，而不是从 API 平台账户中扣除。

你也可以使用 dev.gowinston.ai 提供的标准 API 密钥作为 Bearer 令牌。

切勿在请求正文或 URL 中发送令牌。仅支持通过 Authorization 标头发送。

OAuth 2.1 流程的工作方式

支持 MCP 授权 的 MCP 客户端会为你处理以下流程：

1. 未携带令牌的请求会收到 401 Unauthorized 响应，其中的 WWW-Authenticate 标头指向受保护资源元数据。
2. 客户端会读取 [https://api.gowinston.ai/.well-known/oauth-protected-resource](https://api.gowinston.ai/.well-known/oauth-protected-resource)，其中列出了 https://app.gowinston.ai 作为授权服务器，并将 mcp:use 列为必需的作用域。
3. 客户端会打开浏览器，让你登录 Winston AI 并批准访问。
4. 客户端会获取访问令牌，并在每个请求中通过 Authorization: Bearer <token> 发送该令牌。

🧪 使用 cURL 测试

MCP 客户端会自动获取 OAuth 令牌。使用 cURL 快速测试时，最简单的方法是使用 dev.gowinston.ai 提供的标准 API 密钥。将 your-winston-ai-api-key 替换为该密钥。

列出工具

curl --location 'https://api.gowinston.ai/mcp/v1' \
--header 'content-type: application/json' \
--header 'accept: application/json, text/event-stream' \
--header 'Authorization: Bearer your-winston-ai-api-key' \
--data '{
  "jsonrpc": "2.0",
  "method": "tools/list",
  "id": 1
}'

调用工具：AI 文本检测

curl --location 'https://api.gowinston.ai/mcp/v1' \
--header 'content-type: application/json' \
--header 'accept: application/json, text/event-stream' \
--header 'Authorization: Bearer your-winston-ai-api-key' \
--data '{
  "jsonrpc": "2.0",
  "id": 1,
  "method": "tools/call",
  "params": {
    "name": "ai-text-detection",
    "arguments": {
      "text": "Your text to analyze (minimum 300 characters)"
    }
  }
}'

若要调用其他工具，请根据 工具 表更改 name 和 arguments。更多示例请参阅 MCP 服务文档。

🩺 故障排除

• 401 Unauthorized：令牌缺失、无效或已过期。请从 MCP 客户端重新登录，或检查 Authorization 标头是否为 Bearer <token>。
• 403 Forbidden：令牌没有 mcp:use 作用域。请断开连接并重新登录，以便客户端请求该作用域。
• 额度不足：在 app.gowinston.ai 为账户充值。如果使用 API 密钥，请在 dev.gowinston.ai 充值。
• 你的客户端不支持 OAuth：请在 Authorization 标头中使用 API 密钥。请参阅改用 API 密钥。

💻 自托管与开发

你也可以通过 stdio 在本地运行服务。这需要 Node.js 18+ 和 Winston AI API 密钥（在此获取）。

使用 npx 运行 🔋

env WINSTONAI_API_KEY=your-api-key npx -y winston-ai-mcp

将本地服务添加到 MCP 客户端

将其添加到 MCP 客户端的配置中，例如 Cursor（mcp.json）、Claude Desktop（claude_desktop_config.json）等：

{
  "mcpServers": {
    "winston-ai-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "winston-ai-mcp"],
      "env": {
        "WINSTONAI_API_KEY": "your-api-key"
      }
    }
  }
}

从源代码运行 💻

在项目根目录中创建一个 .env 文件：

WINSTONAI_API_KEY=your_actual_api_key_here

# Clone the repository
git clone https://github.com/gowinston-ai/winston-ai-mcp-server.git
cd winston-ai-mcp-server

# Install dependencies
npm install

# Build the project and start the server
npm run mcp-start

Docker 📦

# Build the image
docker build -t winston-ai-mcp .

# Run the container
docker run -e WINSTONAI_API_KEY=your_api_key winston-ai-mcp

可用脚本 📋

• npm run build - 将 TypeScript 编译为 JavaScript
• npm start - 启动 MCP 服务
• npm run mcp-start - 将 TypeScript 编译为 JavaScript 并启动 MCP 服务
• npm run lint - 使用 ESLint 检查代码质量
• npm run format - 使用 Prettier 格式化代码 有关详情，请参阅 LICENSE) 文件。

🔗 链接

• Winston AI MCP NPM Package：https://www.npmjs.com/package/winston-ai-mcp
• Winston AI Website：https://gowinston.ai
• API Documentation：https://dev.gowinston.ai
• MCP Server Documentation：https://docs.gowinston.ai/api-reference/mcp-server
• MCP Authorization (OAuth 2.1)：https://modelcontextprotocol.io/docs/2026-07-28/tutorials/security/authorization
• MCP Protocol：https://modelcontextprotocol.io
• GitHub Repository：https://github.com/gowinston-ai/winston-ai-mcp-server

⭐ 支持

如果您觉得这个项目有帮助，请在 GitHub 上为它点个星！

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由 Winston AI 团队用 ❤️ 打造