使用说明
glm-mcp
MCP服务器 珠宝 GLM -通过兼容OpenAI的API向Claude Code（以及任何兼容MCP的客户端）公开聊天、文本嵌入、翻译、视觉和OCR。
工具
| 工具 | 说明 |
|---|---|
glm_chat |
文本补全--默认模型 glm-4-flash，通过 model= 使用任何GLM聊天模型（例如。 glm-5).支持单圈和多圈(messages= 参数）。取样： temperature=0.7, top_p=0.95 （通过 top_p=None 省略）。通过以下方式自动回退瞬态错误（429/503/超时/连接） auto_fallback=True （默认）。使用 avoid_peak_hours=True 在高峰时段（UTC+8 14:00–18:00）提前切换。 |
glm_embed |
文本嵌入——默认模型 embedding-3，通过 model= 覆盖 |
glm_usage_summary |
查询令牌使用情况 ~/.glm-mcp/usage.jsonl.参数： days （默认值7）， model （可选过滤器）。返回周期、总令牌、by_tool、by_model。 |
glm_translate |
纯单语言翻译——默认模式 glm-4.7.参数： text, target_lang ("ja", "zh", "en"), source_lang （默认值 "auto"), style ("formal" 或 "casual"，默认值 "formal").取样： temperature=1.0, top_p=0.8 （GLM-4.7方案B:top_p为主控；通过 top_p=None 省略）。仅输出目标语言，解决了一般LLM常见的中日混合输出问题。 |
glm_vision |
多模态图像分析——默认模型 glm-4.6v.参数： image_url （HTTP/HTTPS URL或Base64字符串）， prompt, detail ("auto", "low", "high"), max_tokens （默认值2048）。取样： temperature=0.2, top_p=0.9 （重点稳定分析；通过 top_p=None 省略）。自动回退到 glm-4.6v-flash 429/503/超时。裸露的Base64字符串会自动前缀为 data:image/png;base64,. |
glm_ocr |
文档和图像OCR——默认模型 glm-ocr.参数： file （HTTP/HTTPS URL，Base64字符串， data: URI或本地文件路径）， model, start_page_id, end_page_id。将提取的文本作为Markdown返回。本地文件自动编码为Base64；裸露的Base64字符串前缀为 data:application/pdf;base64,. |
快速开始
通过uvx安装（推荐）
uvx glm-mcp
添加到克劳德代码
增添 ~/.claude.json:
{
"mcpServers": {
"glm-mcp": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": ["glm-mcp"],
"env": {
"GLM_API_KEY": "your_api_key_here"
}
}
}
}
获取API密钥： https://open.bigmodel.cn/.
从源代码运行
git clone https://github.com/sky-zhang01/glm-mcp
cd glm-mcp
uv sync
GLM_API_KEY=your_key uv run glm-mcp
环境变量
| 变量 | 必填 | 默认 | 描述 |
|---|---|---|---|
GLM_API_KEY |
是 | - | 智普爱API密钥 |
GLM_BASE_URL |
没有 | https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4/ |
API终结点覆盖 |
GLM_MCP_LOG_DIR |
没有 | ~/.glm-mcp/ |
目录 usage.jsonl 令牌日志 |
令牌使用记录
每个工具调用都会向以下对象附加一行JSON ~/.glm-mcp/usage.jsonl:
{"timestamp": "...", "tool": "glm_chat", "model": "glm-4-flash", "input_tokens": 13, "output_tokens": 15, "fallback_used": false, "original_model": null, "fallback_reason": null}
当触发回退时：
{"timestamp": "...", "tool": "glm_chat", "model": "glm-4.7", "input_tokens": 13, "output_tokens": 15, "fallback_used": true, "original_model": "GLM-5", "fallback_reason": "429"}
发展
uv sync --dev
uv run pytest --cov=glm_mcp --cov-report=term-missing
许可证
麻省理工学院
