我给开源视频发布工具加了 MCP Server，现在 AI 能直接操控 7 个平台了

还好还好不是吗
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一、AI 能生内容，但发布这一步还是断的

我之前写过一篇文章，介绍 MatrixMedia 的 CLI 设计——exit code、JSON stdout、被 n8n 和 AI Agent 调用的方式。

那是"第一层"：让 AI 能通过 shell 命令发布视频。

但 CLI 有个隐形的门槛：你得在代码里手动拼命令、处理字符串、解析输出。用 n8n 还好，有 Execute Command 节点，但如果用的是 Claude Desktop 或 Cursor，想让 AI 直接喊一声"把这条视频发到抖音"然后就能执行——CLI 这条路走不通。

这就是 MCP 解决的问题。

二、MCP 是什么，为什么选它

一句话：MCP 是 AI 模型和外部工具之间的标准通信协议。

你可以把它理解成：给 Claude、Cursor 这类 AI 工具开了一个标准插槽，开发者往里插"工具"，AI 就能直接调用，不需要你在 Prompt 里解释怎么拼命令。

和直接封装 REST API 相比，区别在哪？

  • REST API 需要 AI 知道请求格式，在 Prompt 里传参数，容易出错
  • MCP 把参数结构、工具描述都提前声明好，AI 自动解析，调用时就像调本地函数

为什么选 stdio 传输？

MatrixMedia 是本地 Electron 应用，没有服务器，不对外暴露端口。stdio 传输用的是标准输入输出通道，MCP Client（Claude Desktop）直接把 Server 作为子进程拉起来，双向通信，不需要起 HTTP 服务，零配置，适合本地工具场景。

三、MCP Server 设计：4 个工具，职责划分清楚

整个 MCP Server 暴露了 4 个工具，每个有明确的单一职责：

list_accounts 列出所有已登录账号和当前登录态状态。AI 发布前先调这个确认账号存活，不做无意义的发布尝试。

list_history 查发布历史记录，支持按平台过滤。AI 需要判断"这条视频发没发过"时用这个，避免重复发布。

publish_video 核心工具。传入平台、账号手机号、视频路径、标题、标签，触发实际发布动作。底层调的就是原来的 CLI publish 命令。

login_douyin 单独把抖音登录拎出来做成一个工具。原因：抖音对 cookie 的校验最严，登录态过期最频繁，其他平台相对稳定。这样 AI 检测到发布失败（exit code 3）后可以直接调这个工具触发重新登录，不用人介入。

这 4 个工具的粒度刻意控制了：不把"查账号然后发布"合并成一个工具。分开的好处是 AI 可以自己组合调用，也让每个工具的可测试性更强。

四、核心实现：stdio 传输 + 工具注册

MCP Server 入口文件，核心逻辑：

import { Server } from '@modelcontextprotocol/sdk/server/index.js';
import { StdioServerTransport } from '@modelcontextprotocol/sdk/server/stdio.js';
import { CallToolRequestSchema, ListToolsRequestSchema } from '@modelcontextprotocol/sdk/types.js';
import { listAccountsTool, handleListAccounts } from './tools/accounts.js';
import { listHistoryTool, handleListHistory } from './tools/history.js';
import { publishVideoTool, handlePublishVideo } from './tools/publish.js';
import { loginDouyinTool, handleLoginDouyin } from './tools/login.js';

const server = new Server(
  { name: 'matrixmedia', version: '0.1.0' },
  { capabilities: { tools: {} } }
);

// 声明所有工具
server.setRequestHandler(ListToolsRequestSchema, async () => {
  return {
    tools: [listAccountsTool, listHistoryTool, publishVideoTool, loginDouyinTool]
  };
});

// 路由到具体 handler
server.setRequestHandler(CallToolRequestSchema, async (request) => {
  const { name, arguments: args } = request.params;
  switch (name) {
    case 'list_accounts':   return handleListAccounts(args);
    case 'list_history':    return handleListHistory(args);
    case 'publish_video':   return handlePublishVideo(args);
    case 'login_douyin':    return handleLoginDouyin(args);
    default:
      throw new Error(`未知工具: ${name}`);
  }
});

// 启动 stdio 传输
const transport = new StdioServerTransport();
await server.connect(transport);

几个值得注意的点：

ListToolsRequestSchema handler 是 MCP Client 连接时的第一个请求，返回的是工具清单和每个工具的参数 schema。Claude 拿到这份清单后，就知道有哪些工具可以用、每个工具传什么参数。

每个工具的定义（listAccountsTool 这类变量）是一个带 name、description、inputSchema 的对象。description 写得越准确，AI 判断什么时候调哪个工具就越可靠——这比代码逻辑更重要。

handlePublishVideo 内部调的是 child_process.spawn，拉起 MatrixMedia CLI，读 exit code，把结果回传给 MCP Client。这样 MCP Server 本身是薄的，不重复发布逻辑，只做协议适配。

[图：publish_video handler 调用 CLI 的代码片段，展示 spawn + exit code 处理]

五、接入演示：以 Hermes Agent 为例，配置 + 全流程走一遍

Hermes Agent 是一个开源 AI Agent 框架，原生支持 MCP Server，配置一条命令搞定，用它来演示接入过程最直接。

第一步：构建 MCP Server

cd <MATRIXMEDIA_DIR>/mcp
npm install
npm run build
# 产物在 mcp/dist/index.js

第二步：把 matrixmedia 注册进 Hermes

hermes mcp add matrixmedia \
  --command "node" \
  --args "<MATRIXMEDIA_DIR>/mcp/dist/index.js" \
  --env "MATRIXMEDIA_DIR=<MATRIXMEDIA_DIR>"

<MATRIXMEDIA_DIR> 换成你本机 MatrixMedia 的实际路径。注册完可以验一下：

hermes mcp list
# matrixmedia  command: node ...  ✓ connected

hermes mcp test matrixmedia
# 成功会列出 4 个工具：list_accounts / list_history / publish_video / login_douyin

截屏2026-05-11 下午10.58.46.png

第三步：直接在 Hermes 里说话

启动 Hermes，matrixmedia 工具自动可用：

hermes

然后：

"帮我查一下当前有哪些账号登录着"

Hermes 自动调 list_accounts，把账号列表直接打出来。

"把 /Users/xxx/video.mp4 发布到抖音，账号 138xxxx，标题是'今天分享个效率技巧'，标签 #职场 #效率"

Hermes 调 publish_video，底层触发 Puppeteer，发布完成后告诉你结果。

截屏2026-05-11 下午10.59.43.png

Hermes 之外：其他支持 MCP 的工具同样可接

MCP 是开放协议，Cursor、Claude Desktop、Cline 等只要支持 stdio 传输的 MCP Client 都能用同一份配置接入。Hermes 这里演示的是最快的路径，配置格式参考 README 里附的 claude_desktop_config.json 示例。

六、顺带一提：小红书 CLI 也上了，现在是 7 个平台

这个版本同步上线了小红书的 CLI 支持。

当前 MatrixMedia 支持的平台：

平台CLIMCP
抖音✅✅
快手✅✅
百家号✅✅
B站✅✅
头条✅✅
视频号✅✅
小红书✅✅

小红书上线的背景：小红书的图文 + 视频发布流程和其他平台差异比较大，Puppeteer 的处理方式需要单独写。这个版本完成了基础发布，正在补测试覆盖，如果你跑出了 bug 欢迎直接开 issue。

七、总结

这篇做的事情：

  1. 用 MCP Server 把 MatrixMedia 接进了 Hermes Agent（以及所有支持 MCP 的 AI 工具）
  2. 4 个工具，职责清楚：查账号 / 查历史 / 发布 / 登录抖音
  3. stdio 传输，本地运行，不需要起服务
  4. MCP Server 是薄适配层，底层还是 CLI，两套接口可以独立用

它解决的核心问题是：AI 流程里，内容生成之后的"发布"这一步，现在可以完全交给 AI 自动执行，不需要人坐在那等。

开源地址：github.com/hanliang97/…

如果你也在用 AI 工具搭内容流程，或者正在做自己的 MCP Server，欢迎看看代码，有问题直接开 issue，中文优先。

代码对你有用的话，点个 Star，这是对开源项目最直接的支持。

字数统计：约 1800 字

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