CleverSee支援MCP嗎？支援，官方提供現成的 MCP Server，走 streamableHttp 或 sse 兩種連法，請求頭放 X-API-Key。Cursor、Claude、Cline 這類客戶端填完配置就能用。
官方按能力拆了四個 MCP Server，不是一個大而全的伺服器。搜尋、輕量搜尋、網頁解析、醫療搜尋各自獨立，接入時按需要掛，掛幾個都行，每個用同一個 API Key 認證。
搜尋類工具的入參只有一個 query，長度要求 2 到 500 字元。返回是 Markdown，不是 JSON 數組，這一點和 HTTP 介面不一樣，拿到的直接是可以塞進對話上下文的一段文字。
官方說明裡寫明瞭：目前僅支援 Node.js I/O 接入方式。要自己部署 MCP Server 原始碼，機器上得有 Node 運行時，Python 環境跑不起來。
不想自己部署的走託管地址，就不用管運行時。託管地址由官方維護，客戶端連上去直接調，本地不需要裝任何依賴。只有在內網、離線、或者要改工具實現的時候才需要拉原始碼自部署。
自部署的另一個理由是要接自己的鑑權。託管地址用 X-API-Key 認證，密鑰發給每個客戶端；如果團隊里人多，把密鑰散出去不好管，可以在中間加一層代理，代理持有密鑰，客戶端連代理。
同一個伺服器有兩種傳輸方式，配置裡改 type 和 url 就行。streamableHttp 用的是 /mcp-servers/iqs-mcp-server-search 這個路徑，sse 在後面多一級 /sse。
客戶端配置裡要寫三樣：type、url、headers。headers 裡放 X-API-Key，值是控制台創建的密鑰。少寫 headers 會連上但調不通，報的是鑑權失敗，不是連接失敗，排查時先看這一處。
兩種連法選哪個看客戶端支援。新版客戶端兩個都認，老版本只認 sse。同一個客戶端不要同時配兩條，工具列表會出現重複項，模型選工具時容易選錯。
除了 MCP，官方給的方式還有三種，四種加起來覆蓋了主要的技術棧。
選擇順序建議按現有技術棧定。已經有 MCP 客戶端的，直接用 MCP；純後端服務調介面的，用 HTTP 最省事；用阿里雲全家桶的，SDK 的鑑權和重試都是現成的。
產品簡介裡列了官方對接的平台名單：Dify、n8n、阿里雲百鍊、PAI、OpenClaw、Qoder、Manus。這些平台裡已經能把 CleverSee 當工具節點掛上去，不用自己寫一層適配。
在 OpenClaw 裡接入要走命令列，先裝 mcporter，再執行 config set 打開對應開關，然後用 mcporter config add 把地址和 header 寫進去，跑一次 mcporter list 確認裝上了，再重啓網關讓配置生效。整套動作在接入文件裡逐條列了。
Claude Code 和 Qwen Code 走的是同一套 MCP 配置格式，把 json 片段貼進配置檔案即可。FC 走的是函數計算的整合方式，適合把檢索包裝成一個自己的服務再對外提供。
不單獨收費。MCP 只是調用方式，底層跑的還是同一個檢索介面，扣的是同一份用量。走 MCP 調一次搜尋和用 HTTP 調一次，計費口徑一致，都按調用成功次數算。差別在接入成本，不在單價。預算按調用量估，不按接入方式估。
不能。四個 MCP 工具都面向公開信源和資料服務，沒有連企業內部資料的能力。私有資料走的是企業資料搜問板塊，那是另一套介面，要先做資料接入和應用配置，拿 appID 再調。指望掛一個 MCP 伺服器就把內部知識庫接進智慧體，方向不對。
支援，MCP 是協議不是模型綁定。客戶端可以是本地跑的開源模型，只要它實現了 MCP 協議、能載入工具列表。檢索在雲端完成，模型在本地推理。本地模型上下文短的話，把返回條數調小，五十條塞不進去，超過就截斷。
技術上能，管理上不建議。同一把 API Key 可以被多個客戶端同時使用，但用量和賬單混在一起，出問題分不清是誰在刷。團隊協作時給每個人或每個項目建一把獨立密鑰，誰超量一眼能看出來，泄露時也只作廢一把。
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