Winston Ai Mcp Server

Winston Ai Mcp Server

🚀 Winston AI MCP Server ⚡️

Winston AI MCP Server 是一款精准的AI检测器,可轻松检测AI生成内容、识别抄袭情况,还能进行文本对比。

npm version License: MIT Node.js CI TypeScript

✨ 主要特性

🔍 AI文本检测

  • 人类与AI写作分类:判断文本是由人类还是AI创作。
  • 置信度评分:获取基于百分比的置信度分数。
  • 句子级分析:识别文本中最像AI生成的句子。
  • 多语言支持:支持多种语言的文本检测。
  • 信用成本:每字1信用点。

🖼️ AI图像检测

  • 图像分析:使用先进的机器学习模型检测AI生成的图像。
  • 元数据验证:分析图像元数据和EXIF数据。
  • 水印检测:识别AI水印及其发行者。
  • 多格式支持:支持JPG、JPEG、PNG和WEBP格式。
  • 信用成本:每张图像300信用点。

📝 抄袭检测

  • 全网扫描:与数十亿网页进行比对。
  • 来源识别:查找并列出原始来源。
  • 详细报告:获取全面的抄袭分析。
  • 学术与专业用途:非常适合内容验证。
  • 信用成本:每字2信用点。

🔄 文本对比

  • 相似度分析:比较两个文本的相似度。
  • 词级匹配:详细分析匹配内容。
  • 百分比评分:获取精确的相似度百分比。
  • 双向分析:进行双向比较。
  • 信用成本:两个文本总字数每字0.5信用点。

🚀 快速开始

前提条件

📦 安装指南

使用npx运行 🔋

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

通过标准输入输出在本地运行MCP服务器 💻

在项目根目录创建一个 .env 文件:

WINSTONAI_API_KEY=your_actual_api_key_here
# 克隆仓库
git clone https://github.com/gowinston-ai/winston-ai-mcp-server.git
cd winston-ai-mcp-server

# 安装依赖
npm install

# 构建项目并启动服务器
npm run mcp-start

📦 Docker支持

使用Docker构建并运行:

# 构建镜像
docker build -t winston-ai-mcp .

# 运行容器
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服务器
  • npm run mcp-start - 将TypeScript编译为JavaScript并启动MCP服务器
  • npm run lint - 运行ESLint进行代码质量检查
  • npm run format - 使用Prettier格式化代码

🔧 配置

针对Claude桌面版

claude_desktop_config.json 中添加以下内容:

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

针对Cursor IDE

在Cursor配置中添加以下内容:

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

🌐 通过API访问MCP服务器

我们的MCP服务器托管在 https://api.gowinston.ai/mcp/v1,可以通过HTTPS请求进行访问。

示例:列出工具

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

示例:AI文本检测

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

示例:AI图像检测

curl --location 'https://api.gowinston.ai/mcp/v1' \
--header 'content-type: application/json' \
--header 'accept: application/json' \
--data '{
"jsonrpc": "2.0",
"id": 2,
"method": "tools/call",
"params": {
"name": "ai-image-detection",
"arguments": {
"url": "https://example.com/image.jpg",
"apiKey": "your-winston-ai-api-key"
}
}
}'

示例:抄袭检测

curl --location 'https://api.gowinston.ai/mcp/v1' \
--header 'content-type: application/json' \
--header 'accept: application/json' \
--data '{
"jsonrpc": "2.0",
"id": 3,
"method": "tools/call",
"params": {
"name": "plagiarism-detection",
"arguments": {
"text": "Text to check for plagiarism (minimum 100 characters)",
"apiKey": "your-winston-ai-api-key"
}
}
}'

示例:文本对比

curl --location 'https://api.gowinston.ai/mcp/v1' \
--header 'content-type: application/json' \
--header 'accept: application/json' \
--data '{
"jsonrpc": "2.0",
"id": 4,
"method": "tools/call",
"params": {
"name": "text-compare",
"arguments": {
"first_text": "First text to compare",
"second_text": "Second text to compare",
"apiKey": "your-winston-ai-api-key"
}
}
}'

⚠️ 重要提示

请将 your-winston-ai-api-key 替换为你实际的Winston AI API密钥。你可以在 https://dev.gowinston.ai 获取。

📚 详细文档

AI文本检测

{
"text": "Your text to analyze (600+ characters recommended)",
"file": "(可选) 要扫描的文件。如果你提供了文件,API将扫描文件内容。文件必须是纯.pdf、.doc或.docx格式。",
"website": "(可选) 要扫描的网站URL。如果你提供了网站,API将获取网站内容并进行扫描。网站必须是公开可访问的。"
}

AI图像检测

{
"url": "https://example.com/image.jpg"
}

抄袭检测

{
"text": "要检查抄袭的文本",
"language": "en", // 可选,默认: "en"
"country": "us"   // 可选,默认: "us"
}

文本对比

{
"first_text": "要比较的第一个文本",
"second_text": "要比较的第二个文本"
}

🤝 贡献代码

我们欢迎贡献!

  1. 分叉仓库
  2. 创建功能分支 (git checkout -b feature/amazing-feature)
  3. 提交更改 (git commit -m 'Add amazing feature')
  4. 推送到分支 (git push origin feature/amazing-feature)
  5. 打开拉取请求

📄 许可证

本项目采用MIT许可证 - 详情请参阅 LICENSE 文件。

🔗 链接

⭐ 支持

如果你觉得这个项目有帮助,请在GitHub上给它一个星星!


由Winston AI团队用心打造 ❤️

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  • system 提出于 2025-10-02 20:30

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