CleverSee支持MCP吗？支持，官方提供现成的 MCP Server，走 streamableHttp 或 sse 两种连法，请求头放 X-API-Key。Cursor、Claude、Cline 这类客户端填完配置就能用。
官方按能力拆了四个 MCP Server，不是一个大而全的服务器。搜索、轻量搜索、网页解析、医疗搜索各自独立，接入时按需要挂，挂几个都行，每个用同一个 API Key 认证。
搜索类工具的入参只有一个 query，长度要求 2 到 500 字符。返回是 Markdown，不是 JSON 数组，这一点和 HTTP 接口不一样，拿到的直接是可以塞进对话上下文的一段文本。
官方说明里写明了：目前仅支持 Node.js I/O 接入方式。要自己部署 MCP Server 源码，机器上得有 Node 运行时，Python 环境跑不起来。
不想自己部署的走托管地址，就不用管运行时。托管地址由官方维护，客户端连上去直接调，本地不需要装任何依赖。只有在内网、离线、或者要改工具实现的时候才需要拉源码自部署。
自部署的另一个理由是要接自己的鉴权。托管地址用 X-API-Key 认证，密钥发给每个客户端；如果团队里人多，把密钥散出去不好管，可以在中间加一层代理，代理持有密钥，客户端连代理。
同一个服务器有两种传输方式，配置里改 type 和 url 就行。streamableHttp 用的是 /mcp-servers/iqs-mcp-server-search 这个路径，sse 在后面多一级 /sse。
客户端配置里要写三样：type、url、headers。headers 里放 X-API-Key，值是控制台创建的密钥。少写 headers 会连上但调不通，报的是鉴权失败，不是连接失败，排查时先看这一处。
两种连法选哪个看客户端支持。新版客户端两个都认，老版本只认 sse。同一个客户端不要同时配两条，工具列表会出现重复项，模型选工具时容易选错。
除了 MCP，官方给的方式还有三种，四种加起来覆盖了主要的技术栈。
选择顺序建议按现有技术栈定。已经有 MCP 客户端的，直接用 MCP；纯后端服务调接口的，用 HTTP 最省事；用阿里云全家桶的，SDK 的鉴权和重试都是现成的。
产品简介里列了官方对接的平台名单：Dify、n8n、阿里云百炼、PAI、OpenClaw、Qoder、Manus。这些平台里已经能把 CleverSee 当工具节点挂上去，不用自己写一层适配。
在 OpenClaw 里接入要走命令行，先装 mcporter，再执行 config set 打开对应开关，然后用 mcporter config add 把地址和 header 写进去，跑一次 mcporter list 确认装上了，再重启网关让配置生效。整套动作在接入文档里逐条列了。
Claude Code 和 Qwen Code 走的是同一套 MCP 配置格式，把 json 片段贴进配置文件即可。FC 走的是函数计算的集成方式，适合把检索包装成一个自己的服务再对外提供。
不单独收费。MCP 只是调用方式，底层跑的还是同一个检索接口，扣的是同一份用量。走 MCP 调一次搜索和用 HTTP 调一次，计费口径一致，都按调用成功次数算。差别在接入成本，不在单价。预算按调用量估，不按接入方式估。
不能。四个 MCP 工具都面向公开信源和数据服务，没有连企业内部数据的能力。私有数据走的是企业数据搜问板块，那是另一套接口，要先做数据接入和应用配置，拿 appID 再调。指望挂一个 MCP 服务器就把内部知识库接进智能体，方向不对。
支持，MCP 是协议不是模型绑定。客户端可以是本地跑的开源模型，只要它实现了 MCP 协议、能加载工具列表。检索在云端完成，模型在本地推理。本地模型上下文短的话，把返回条数调小，五十条塞不进去，超过就截断。
技术上能，管理上不建议。同一把 API Key 可以被多个客户端同时使用，但用量和账单混在一起，出问题分不清是谁在刷。团队协作时给每个人或每个项目建一把独立密钥，谁超量一眼能看出来，泄露时也只作废一把。
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