尧图网站建设 
1. 四件套混用时配置到底该写在哪Agent、MCP、FunctionCode、RAG 这四个词放在一起很多人第一反应是这不就是四个独立的东西吗。但真正在本地把工具链跑起来的人会发现它们其实共用同一套底层通道模型要能对话、要能调工具、要能读知识库、要能按计划执行。如果每个组件各自配一份 Key、各自写一套 base_url维护成本会迅速失控。我试过把 Agent 的规划逻辑、MCP 的工具发现、FunctionCode 的函数注册、RAG 的检索增强拆到四个配置文件里结果改一个模型名要动四处调试时根本分不清是哪一层在报错。后来统一成两个骨架文件settings.json管客户端侧Agent 宿主、MCP Client、RAG 检索器config.toml管服务侧模型通道、FunctionCode 注册、MCP Server 声明。所有组件指向同一个 API 入口Key 只填一次。这篇就是把这套骨架一次给全。适合已经在本地跑 Claude Code、Cursor、Continue 或者自己写的 Agent 循环想把 MCP 工具、函数调用、RAG 检索统一挂到一条通道上的开发者。读完你能拿到可直接复制的两个配置文件以及逐项验证连通性的动作。TaoToken 在这里的角色是统一通道官网 https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_mediumcsdnutm_campaignrewriteutm_content API 入口 https://taotoken.net/api 。下面所有配置里的 base_url 都指向它Key 从控制台拿一次即可。2. 前置Key、通道与目录约定2.1 拿 Key 与确认通道进入控制台创建 API Key地址是 https://taotoken.net/console?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_mediumcsdnutm_campaignrewriteutm_content 。创建后复制sk-开头的字符串后面两个配置文件都会引用它。注意 Key 只显示一次建议先存到本地环境变量或密码管理器。通道地址统一用https://taotoken.net/api不要带 UTM 参数否则部分客户端会把查询串拼进请求路径导致 404。模型名按控制台里列出的写比如claude-sonnet-4-5、gpt-4o这类具体以你账号下可见的为准。2.2 本地目录结构建议在项目根目录建一个.ai/文件夹把两个骨架放进去RAG 的知识库单独放knowledge-base/your-project/ ├── .ai/ │ ├── settings.json # 客户端侧Agent / MCP Client / RAG │ └── config.toml # 服务侧模型通道 / FunctionCode / MCP Server ├── knowledge-base/ │ ├── project-context.md │ ├── coding-standards.md │ └── api-documentation.md └── src/这样做的原因是settings.json会被 Claude Code、Continue 这类工具直接读取config.toml适合放需要被脚本或 MCP Server 解析的声明式配置。两者职责分开改模型通道只动 toml改工具挂载只动 json。3. settings.json 骨架Agent、MCP Client、RAG 三合一3.1 完整骨架把下面这段存成.ai/settings.json。字段名按常见客户端约定如果你用的工具字段不同对照改键名即可值不用动。{ api: { baseUrl: https://taotoken.net/api, apiKey: ${TAOTOKEN_API_KEY}, defaultModel: claude-sonnet-4-5, timeoutMs: 120000 }, agent: { enabled: true, maxSteps: 12, planMode: react, toolChoice: auto, systemPromptFile: .ai/prompts/agent-system.md }, mcp: { enabled: true, servers: { filesystem: { command: npx, args: [-y, modelcontextprotocol/server-filesystem, ./], env: {} }, postgres: { command: npx, args: [-y, modelcontextprotocol/server-postgres], env: { DATABASE_URL: ${LOCAL_PG_URL} } } } }, functionCode: { enabled: true, registryFile: .ai/functions.json, strictSchema: true }, rag: { enabled: true, knowledgeDir: ./knowledge-base, chunkSize: 800, chunkOverlap: 120, topK: 5, embeddingModel: text-embedding-3-small, vectorStore: local-lancedb, storePath: .ai/vector-store } }几个关键点解释一下。api.apiKey用${TAOTOKEN_API_KEY}占位实际运行时从环境变量注入避免把 Key 写进版本库。agent.planMode设成react表示走推理-行动循环适合需要多步工具调用的场景。mcp.servers里每个条目就是一个 MCP Server 声明command和args决定怎么启动它。rag.vectorStore用本地 LanceDB不依赖外部服务适合本地开发。3.2 环境变量注入在 shell 里导出或者写进.env由启动脚本加载export TAOTOKEN_API_KEYsk-你的Key export LOCAL_PG_URLpostgresql://localhost:5432/devdb如果你用 direnv把上面两行放进.envrc然后direnv allow进目录自动生效。这一步做完settings.json里的占位符就能被正确替换。3.3 MCP Server 的挂载逻辑MCP 的核心价值是写一次连接器任何 Client 都能用。上面filesystem和postgres两个 Server 就是现成的例子前者让 Agent 能读写项目文件后者让它能查本地库。你不需要在 Agent 代码里写任何数据库连接逻辑Client 启动时会按mcp.servers逐个拉起 Server通过标准协议交换工具列表。注意postgres这个 Server 只连本地开发库别指向生产环境。MCP 工具一旦被 Agent 自主调用权限边界要靠环境隔离来兜底而不是靠提示词约束。4. config.toml 骨架模型通道、FunctionCode、MCP Server 声明4.1 完整骨架把下面这段存成.ai/config.toml[channel] base_url https://taotoken.net/api api_key_env TAOTOKEN_API_KEY default_model claude-sonnet-4-5 fallback_model gpt-4o retry 3 retry_backoff_ms 800 [channel.headers] X-Client local-agent-stack X-Config-Version 1 [function_code] enabled true registry .ai/functions.json timeout_ms 30000 max_parallel 4 [function_code.sandbox] allow_net false allow_fs [./knowledge-base, ./src] max_output_bytes 65536 [mcp.server.filesystem] transport stdio command npx args [-y, modelcontextprotocol/server-filesystem, ./] restart_on_exit true [mcp.server.postgres] transport stdio command npx args [-y, modelcontextprotocol/server-postgres] env { DATABASE_URL ${LOCAL_PG_URL} } restart_on_exit false [rag] enabled true knowledge_dir ./knowledge-base index_on_start true watch_changes true4.2 与 settings.json 的分工config.toml里的[channel]是唯一权威的通道定义settings.json里的api段可以理解为客户端读取后的运行时视图。实际部署时让客户端先读 toml 再合并 json避免两处 base_url 不一致。[function_code.sandbox]是安全边界allow_net false禁止函数调用发起外部网络请求allow_fs限定可访问目录max_output_bytes防止函数返回超大结果把上下文撑爆。[mcp.server.*]和 json 里的mcp.servers内容重复是有意为之toml 版本给独立运行的 MCP 编排脚本用json 版本给客户端内置的 MCP Client 用。两边保持同步改一处记得改另一处或者写个脚本从 toml 生成 json。4.3 FunctionCode 注册文件.ai/functions.json里声明可被模型调用的函数格式遵循工具调用规范{ functions: [ { name: search_knowledge, description: 在本地知识库中检索与查询最相关的片段, parameters: { type: object, properties: { query: { type: string, description: 检索关键词 }, topK: { type: integer, default: 5 } }, required: [query] } }, { name: run_lint, description: 对指定文件运行本地 lint 并返回问题列表, parameters: { type: object, properties: { path: { type: string } }, required: [path] } } ] }strictSchema true时模型输出的参数必须完全匹配 schema多一个字段都会被拒。这在调试阶段能帮你快速发现提示词和函数定义不一致的问题。5. 逐项验证连通性5.1 验证模型通道先用最直接的方式确认 Key 和 base_url 可用curl -s https://taotoken.net/api/v1/chat/completions \ -H Authorization: Bearer $TAOTOKEN_API_KEY \ -H Content-Type: application/json \ -d { model: claude-sonnet-4-5, messages: [{role: user, content: 只回复 ok}], max_tokens: 16 } | head -c 400返回里能看到choices字段和内容ok就说明通道通了。如果返回 401检查 Key 是否带上了Bearer前缀返回 404检查 base_url 是否误带了查询参数。5.2 验证 MCP Server 能拉起单独启动一个 MCP Server确认它不报错npx -y modelcontextprotocol/server-filesystem ./ 21 | head -20正常会看到它输出监听 stdio 的日志。如果卡住不动通常是 npx 在下载包等几秒如果报EACCES检查目录权限。这一步过了说明settings.json里mcp.servers的 command 和 args 是对的。5.3 验证 FunctionCode 注册被读取写个小脚本读functions.json并打印函数名确认 schema 能被解析python3 -c import json d json.load(open(.ai/functions.json)) for f in d[functions]: print(f[name], -, list(f[parameters][properties].keys())) 输出应该是search_knowledge - [query, topK]和run_lint - [path]。如果报 JSON 解析错误多半是尾逗号或引号问题。5.4 验证 RAG 索引建立把知识库文档放进knowledge-base/然后触发一次索引。如果你用的客户端有内置命令直接跑没有的话用一段最小脚本import os, json from pathlib import Path kb Path(./knowledge-base) chunks [] for md in kb.glob(*.md): text md.read_text(encodingutf-8) for i in range(0, len(text), 800): chunks.append({source: md.name, offset: i, text: text[i:i800]}) Path(.ai/vector-store).mkdir(parentsTrue, exist_okTrue) Path(.ai/vector-store/chunks.json).write_text( json.dumps(chunks, ensure_asciiFalse, indent2), encodingutf-8 ) print(findexed {len(chunks)} chunks from {len(list(kb.glob(*.md)))} files)跑完看到indexed N chunks就说明分片逻辑通了。真正的向量化由客户端在检索时调用 embedding 模型完成这里只验证文本切分和存储路径。5.5 端到端让 Agent 调一次工具在客户端里发一句需要工具调用的话比如列出 knowledge-base 目录下的文件并告诉我 project-context.md 的第一段。观察日志里是否出现 MCP 工具调用记录和 RAG 检索记录。如果 Agent 直接凭记忆回答而没调工具检查agent.toolChoice是否为auto以及 MCP Server 是否在启动时成功注册。6. 本篇常见错排查报错401 UnauthorizedKey 没注入或拼错。先echo $TAOTOKEN_API_KEY确认非空再确认配置文件里引用的是同一个变量名。注意有些客户端读的是apiKey字段而非环境变量两者都要覆盖。报错404 Not Found且路径里出现?utm_sourcebase_url 带了查询参数。把https://taotoken.net/api后面的所有内容删掉UTM 只用于网页跳转不用于 API 请求。MCP Server 启动后立即退出restart_on_exit true会导致反复重启刷屏。先临时设成false手动跑一遍 command 看真实报错。常见原因是npx找不到包或 Node 版本过低。FunctionCode 调用返回schema validation failed模型输出的参数和functions.json里的 schema 不匹配。把strictSchema临时设成false看模型实际输出了什么再决定是改 schema 还是改提示词。RAG 检索结果不相关chunkSize太大导致一个片段混了多个主题或者topK太小漏掉关键片段。先把chunkSize降到 500 左右topK提到 8观察召回质量再调。Agent 陷入循环反复调同一个工具maxSteps设太大且没有终止条件。降到 8 以内并在 system prompt 里明确同一工具连续调用两次无新信息时应停止。配置文件改了不生效客户端有缓存。重启客户端进程或者找到它的配置缓存目录清掉。config.toml的watch_changes只对 RAG 知识库生效不监听配置本身。7. 把通道固定下来再往上叠组件配置骨架搭好之后日常开发的动作就变成改knowledge-base/里的文档RAG 自动重建索引加新工具往functions.json追加一条接新数据源在mcp.servers里加一个 Server 声明。模型通道和 Key 不用再动。如果你主要在做长期编码和 Agent 编排建议把通道固定到 Coding Plan地址是 https://taotoken.net/coding-plan?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_mediumcsdnutm_campaignrewriteutm_content 这样多项目共用一套配额不用每个项目单独管 Key。需要单独验证某个模型的行为时用模型对话页面快速试地址 https://taotoken.net/models?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_mediumcsdnutm_campaignrewriteutm_content 。接入细节和字段说明查文档 https://taotoken.net/doc?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_mediumcsdnutm_campaignrewriteutm_content Key 管理在 https://taotoken.net/api-keys?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_mediumcsdnutm_campaignrewriteutm_content 。最后留一个实用习惯每次改完settings.json或config.toml先跑 5.1 的 curl 确认通道没断再跑 5.2 确认 MCP 能拉起最后才进客户端测 Agent。三步顺序固定出问题时能立刻定位是哪一层不用在四个组件之间来回猜。 Agent、MCP、FunctionCode、RAG 四件套配 TaoToken：settings.json 与 config.toml 骨架一次给全
1. 四件套混用时配置到底该写在哪Agent、MCP、FunctionCode、RAG 这四个词放在一起很多人第一反应是这不就是四个独立的东西吗。但真正在本地把工具链跑起来的人会发现它们其实共用同一套底层通道模型要能对话、要能调工具、要能读知识库、要能按计划执行。如果每个组件各自配一份 Key、各自写一套 base_url维护成本会迅速失控。我试过把 Agent 的规划逻辑、MCP 的工具发现、FunctionCode 的函数注册、RAG 的检索增强拆到四个配置文件里结果改一个模型名要动四处调试时根本分不清是哪一层在报错。后来统一成两个骨架文件settings.json管客户端侧Agent 宿主、MCP Client、RAG 检索器config.toml管服务侧模型通道、FunctionCode 注册、MCP Server 声明。所有组件指向同一个 API 入口Key 只填一次。这篇就是把这套骨架一次给全。适合已经在本地跑 Claude Code、Cursor、Continue 或者自己写的 Agent 循环想把 MCP 工具、函数调用、RAG 检索统一挂到一条通道上的开发者。读完你能拿到可直接复制的两个配置文件以及逐项验证连通性的动作。TaoToken 在这里的角色是统一通道官网 https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_mediumcsdnutm_campaignrewriteutm_content API 入口 https://taotoken.net/api 。下面所有配置里的 base_url 都指向它Key 从控制台拿一次即可。2. 前置Key、通道与目录约定2.1 拿 Key 与确认通道进入控制台创建 API Key地址是 https://taotoken.net/console?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_mediumcsdnutm_campaignrewriteutm_content 。创建后复制sk-开头的字符串后面两个配置文件都会引用它。注意 Key 只显示一次建议先存到本地环境变量或密码管理器。通道地址统一用https://taotoken.net/api不要带 UTM 参数否则部分客户端会把查询串拼进请求路径导致 404。模型名按控制台里列出的写比如claude-sonnet-4-5、gpt-4o这类具体以你账号下可见的为准。2.2 本地目录结构建议在项目根目录建一个.ai/文件夹把两个骨架放进去RAG 的知识库单独放knowledge-base/your-project/ ├── .ai/ │ ├── settings.json # 客户端侧Agent / MCP Client / RAG │ └── config.toml # 服务侧模型通道 / FunctionCode / MCP Server ├── knowledge-base/ │ ├── project-context.md │ ├── coding-standards.md │ └── api-documentation.md └── src/这样做的原因是settings.json会被 Claude Code、Continue 这类工具直接读取config.toml适合放需要被脚本或 MCP Server 解析的声明式配置。两者职责分开改模型通道只动 toml改工具挂载只动 json。3. settings.json 骨架Agent、MCP Client、RAG 三合一3.1 完整骨架把下面这段存成.ai/settings.json。字段名按常见客户端约定如果你用的工具字段不同对照改键名即可值不用动。{ api: { baseUrl: https://taotoken.net/api, apiKey: ${TAOTOKEN_API_KEY}, defaultModel: claude-sonnet-4-5, timeoutMs: 120000 }, agent: { enabled: true, maxSteps: 12, planMode: react, toolChoice: auto, systemPromptFile: .ai/prompts/agent-system.md }, mcp: { enabled: true, servers: { filesystem: { command: npx, args: [-y, modelcontextprotocol/server-filesystem, ./], env: {} }, postgres: { command: npx, args: [-y, modelcontextprotocol/server-postgres], env: { DATABASE_URL: ${LOCAL_PG_URL} } } } }, functionCode: { enabled: true, registryFile: .ai/functions.json, strictSchema: true }, rag: { enabled: true, knowledgeDir: ./knowledge-base, chunkSize: 800, chunkOverlap: 120, topK: 5, embeddingModel: text-embedding-3-small, vectorStore: local-lancedb, storePath: .ai/vector-store } }几个关键点解释一下。api.apiKey用${TAOTOKEN_API_KEY}占位实际运行时从环境变量注入避免把 Key 写进版本库。agent.planMode设成react表示走推理-行动循环适合需要多步工具调用的场景。mcp.servers里每个条目就是一个 MCP Server 声明command和args决定怎么启动它。rag.vectorStore用本地 LanceDB不依赖外部服务适合本地开发。3.2 环境变量注入在 shell 里导出或者写进.env由启动脚本加载export TAOTOKEN_API_KEYsk-你的Key export LOCAL_PG_URLpostgresql://localhost:5432/devdb如果你用 direnv把上面两行放进.envrc然后direnv allow进目录自动生效。这一步做完settings.json里的占位符就能被正确替换。3.3 MCP Server 的挂载逻辑MCP 的核心价值是写一次连接器任何 Client 都能用。上面filesystem和postgres两个 Server 就是现成的例子前者让 Agent 能读写项目文件后者让它能查本地库。你不需要在 Agent 代码里写任何数据库连接逻辑Client 启动时会按mcp.servers逐个拉起 Server通过标准协议交换工具列表。注意postgres这个 Server 只连本地开发库别指向生产环境。MCP 工具一旦被 Agent 自主调用权限边界要靠环境隔离来兜底而不是靠提示词约束。4. config.toml 骨架模型通道、FunctionCode、MCP Server 声明4.1 完整骨架把下面这段存成.ai/config.toml[channel] base_url https://taotoken.net/api api_key_env TAOTOKEN_API_KEY default_model claude-sonnet-4-5 fallback_model gpt-4o retry 3 retry_backoff_ms 800 [channel.headers] X-Client local-agent-stack X-Config-Version 1 [function_code] enabled true registry .ai/functions.json timeout_ms 30000 max_parallel 4 [function_code.sandbox] allow_net false allow_fs [./knowledge-base, ./src] max_output_bytes 65536 [mcp.server.filesystem] transport stdio command npx args [-y, modelcontextprotocol/server-filesystem, ./] restart_on_exit true [mcp.server.postgres] transport stdio command npx args [-y, modelcontextprotocol/server-postgres] env { DATABASE_URL ${LOCAL_PG_URL} } restart_on_exit false [rag] enabled true knowledge_dir ./knowledge-base index_on_start true watch_changes true4.2 与 settings.json 的分工config.toml里的[channel]是唯一权威的通道定义settings.json里的api段可以理解为客户端读取后的运行时视图。实际部署时让客户端先读 toml 再合并 json避免两处 base_url 不一致。[function_code.sandbox]是安全边界allow_net false禁止函数调用发起外部网络请求allow_fs限定可访问目录max_output_bytes防止函数返回超大结果把上下文撑爆。[mcp.server.*]和 json 里的mcp.servers内容重复是有意为之toml 版本给独立运行的 MCP 编排脚本用json 版本给客户端内置的 MCP Client 用。两边保持同步改一处记得改另一处或者写个脚本从 toml 生成 json。4.3 FunctionCode 注册文件.ai/functions.json里声明可被模型调用的函数格式遵循工具调用规范{ functions: [ { name: search_knowledge, description: 在本地知识库中检索与查询最相关的片段, parameters: { type: object, properties: { query: { type: string, description: 检索关键词 }, topK: { type: integer, default: 5 } }, required: [query] } }, { name: run_lint, description: 对指定文件运行本地 lint 并返回问题列表, parameters: { type: object, properties: { path: { type: string } }, required: [path] } } ] }strictSchema true时模型输出的参数必须完全匹配 schema多一个字段都会被拒。这在调试阶段能帮你快速发现提示词和函数定义不一致的问题。5. 逐项验证连通性5.1 验证模型通道先用最直接的方式确认 Key 和 base_url 可用curl -s https://taotoken.net/api/v1/chat/completions \ -H Authorization: Bearer $TAOTOKEN_API_KEY \ -H Content-Type: application/json \ -d { model: claude-sonnet-4-5, messages: [{role: user, content: 只回复 ok}], max_tokens: 16 } | head -c 400返回里能看到choices字段和内容ok就说明通道通了。如果返回 401检查 Key 是否带上了Bearer前缀返回 404检查 base_url 是否误带了查询参数。5.2 验证 MCP Server 能拉起单独启动一个 MCP Server确认它不报错npx -y modelcontextprotocol/server-filesystem ./ 21 | head -20正常会看到它输出监听 stdio 的日志。如果卡住不动通常是 npx 在下载包等几秒如果报EACCES检查目录权限。这一步过了说明settings.json里mcp.servers的 command 和 args 是对的。5.3 验证 FunctionCode 注册被读取写个小脚本读functions.json并打印函数名确认 schema 能被解析python3 -c import json d json.load(open(.ai/functions.json)) for f in d[functions]: print(f[name], -, list(f[parameters][properties].keys())) 输出应该是search_knowledge - [query, topK]和run_lint - [path]。如果报 JSON 解析错误多半是尾逗号或引号问题。5.4 验证 RAG 索引建立把知识库文档放进knowledge-base/然后触发一次索引。如果你用的客户端有内置命令直接跑没有的话用一段最小脚本import os, json from pathlib import Path kb Path(./knowledge-base) chunks [] for md in kb.glob(*.md): text md.read_text(encodingutf-8) for i in range(0, len(text), 800): chunks.append({source: md.name, offset: i, text: text[i:i800]}) Path(.ai/vector-store).mkdir(parentsTrue, exist_okTrue) Path(.ai/vector-store/chunks.json).write_text( json.dumps(chunks, ensure_asciiFalse, indent2), encodingutf-8 ) print(findexed {len(chunks)} chunks from {len(list(kb.glob(*.md)))} files)跑完看到indexed N chunks就说明分片逻辑通了。真正的向量化由客户端在检索时调用 embedding 模型完成这里只验证文本切分和存储路径。5.5 端到端让 Agent 调一次工具在客户端里发一句需要工具调用的话比如列出 knowledge-base 目录下的文件并告诉我 project-context.md 的第一段。观察日志里是否出现 MCP 工具调用记录和 RAG 检索记录。如果 Agent 直接凭记忆回答而没调工具检查agent.toolChoice是否为auto以及 MCP Server 是否在启动时成功注册。6. 本篇常见错排查报错401 UnauthorizedKey 没注入或拼错。先echo $TAOTOKEN_API_KEY确认非空再确认配置文件里引用的是同一个变量名。注意有些客户端读的是apiKey字段而非环境变量两者都要覆盖。报错404 Not Found且路径里出现?utm_sourcebase_url 带了查询参数。把https://taotoken.net/api后面的所有内容删掉UTM 只用于网页跳转不用于 API 请求。MCP Server 启动后立即退出restart_on_exit true会导致反复重启刷屏。先临时设成false手动跑一遍 command 看真实报错。常见原因是npx找不到包或 Node 版本过低。FunctionCode 调用返回schema validation failed模型输出的参数和functions.json里的 schema 不匹配。把strictSchema临时设成false看模型实际输出了什么再决定是改 schema 还是改提示词。RAG 检索结果不相关chunkSize太大导致一个片段混了多个主题或者topK太小漏掉关键片段。先把chunkSize降到 500 左右topK提到 8观察召回质量再调。Agent 陷入循环反复调同一个工具maxSteps设太大且没有终止条件。降到 8 以内并在 system prompt 里明确同一工具连续调用两次无新信息时应停止。配置文件改了不生效客户端有缓存。重启客户端进程或者找到它的配置缓存目录清掉。config.toml的watch_changes只对 RAG 知识库生效不监听配置本身。7. 把通道固定下来再往上叠组件配置骨架搭好之后日常开发的动作就变成改knowledge-base/里的文档RAG 自动重建索引加新工具往functions.json追加一条接新数据源在mcp.servers里加一个 Server 声明。模型通道和 Key 不用再动。如果你主要在做长期编码和 Agent 编排建议把通道固定到 Coding Plan地址是 https://taotoken.net/coding-plan?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_mediumcsdnutm_campaignrewriteutm_content 这样多项目共用一套配额不用每个项目单独管 Key。需要单独验证某个模型的行为时用模型对话页面快速试地址 https://taotoken.net/models?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_mediumcsdnutm_campaignrewriteutm_content 。接入细节和字段说明查文档 https://taotoken.net/doc?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_mediumcsdnutm_campaignrewriteutm_content Key 管理在 https://taotoken.net/api-keys?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_mediumcsdnutm_campaignrewriteutm_content 。最后留一个实用习惯每次改完settings.json或config.toml先跑 5.1 的 curl 确认通道没断再跑 5.2 确认 MCP 能拉起最后才进客户端测 Agent。三步顺序固定出问题时能立刻定位是哪一层不用在四个组件之间来回猜。