# wenyan-mcp

**Repository Path**: mirrors/wenyan-mcp

## Basic Information

- **Project Name**: wenyan-mcp
- **Description**: 「文颜 MCP Server」能够帮助在 AI 助手上直接将 Markdown 文章自动排版，并发布到微信公众号草稿箱，还能自动处理图片上传，此外还内置多种主题，可自定义文章排版，
- **Primary Language**: HTML/CSS
- **License**: Apache-2.0
- **Default Branch**: main
- **Homepage**: https://www.oschina.net/p/wenyan-mcp
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2025-06-19
- **Last Updated**: 2026-01-03

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

![logo](data/wenyan-mcp.png)

# 文颜 MCP Server

[![npm](https://img.shields.io/npm/v/@wenyan-md/mcp)](https://www.npmjs.com/package/@wenyan-md/mcp)
[![License](https://img.shields.io/github/license/caol64/wenyan-mcp)](LICENSE)
![NPM Downloads](https://img.shields.io/npm/dm/%40wenyan-md%2Fmcp)
[![Docker Pulls](https://img.shields.io/docker/pulls/caol64/wenyan-mcp)](https://hub.docker.com/r/caol64/wenyan-mcp)
[![Stars](https://img.shields.io/github/stars/caol64/wenyan-mcp?style=social)](https://github.com/caol64/wenyan-mcp)

「文颜」是一款多平台排版美化工具，让你将 Markdown 一键发布至微信公众号、知乎、今日头条等主流写作平台。

**文颜**现已推出多个版本：

* [macOS App Store 版](https://github.com/caol64/wenyan) - MAC 桌面应用
* [跨平台版本](https://github.com/caol64/wenyan-pc) - Windows/Linux 跨平台桌面应用
* [CLI 版本](https://github.com/caol64/wenyan-cli) - CI/CD 或脚本自动化发布公众号文章
* [MCP 版本](https://github.com/caol64/wenyan-mcp) - 让 AI 自动发布公众号文章
* [嵌入版本](https://github.com/caol64/wenyan-core) - 将文颜的核心功能嵌入 Node 或者 Web 项目

文颜 MCP Server 是一个基于模型上下文协议（Model Context Protocol, MCP）的服务器组件，支持将 Markdown 格式的文章发布至微信公众号草稿箱，并使用与 [文颜](https://yuzhi.tech/wenyan) 相同的主题系统进行排版。

https://github.com/user-attachments/assets/2c355f76-f313-48a7-9c31-f0f69e5ec207

使用场景：

- [让AI帮你管理公众号的排版和发布](https://babyno.top/posts/2025/06/let-ai-help-you-manage-your-gzh-layout-and-publishing/)

## 功能

- 列出并选择支持的文章主题
- 使用内置主题对 Markdown 内容排版
- 发布文章到微信公众号草稿箱
- 自动上传本地或网络图片

## 主题效果

👉 [内置主题预览](https://yuzhi.tech/docs/wenyan/theme)

文颜采用了多个开源的 Typora 主题，在此向各位作者表示感谢：

- [Orange Heart](https://github.com/evgo2017/typora-theme-orange-heart)
- [Rainbow](https://github.com/thezbm/typora-theme-rainbow)
- [Lapis](https://github.com/YiNNx/typora-theme-lapis)
- [Pie](https://github.com/kevinzhao2233/typora-theme-pie)
- [Maize](https://github.com/BEATREE/typora-maize-theme)
- [Purple](https://github.com/hliu202/typora-purple-theme)
- [物理猫-薄荷](https://github.com/sumruler/typora-theme-phycat)

## 使用方式

### 方式一：本地安装（推荐）

```
npm install -g @wenyan-md/mcp
```

#### 与 MCP Client 集成

在你的 MCP 配置文件中加入以下内容：

```json
{
  "mcpServers": {
    "wenyan-mcp": {
      "name": "公众号助手",
      "command": "wenyan-mcp",
      "env": {
        "WECHAT_APP_ID": "your_app_id",
        "WECHAT_APP_SECRET": "your_app_secret"
      }
    }
  }
}
```

> 说明：
>
> * `WECHAT_APP_ID` 微信公众号平台的 App ID
> * `WECHAT_APP_SECRET` 微信平台的 App Secret

---

### 方式二：编译运行

#### 编译

确保已安装 [Node.js](https://nodejs.org/) 环境：

```bash
git clone https://github.com/caol64/wenyan-mcp.git
cd wenyan-mcp

npm install
npx tsc -b
```

#### 与 MCP Client 集成

在你的 MCP 配置文件中加入以下内容：

```json
{
  "mcpServers": {
    "wenyan-mcp": {
      "name": "公众号助手",
      "command": "node",
      "args": [
        "Your/path/to/wenyan-mcp/dist/index.js"
      ],
      "env": {
        "WECHAT_APP_ID": "your_app_id",
        "WECHAT_APP_SECRET": "your_app_secret"
      }
    }
  }
}
```

> 说明：
>
> * `WECHAT_APP_ID` 微信公众号平台的 App ID
> * `WECHAT_APP_SECRET` 微信平台的 App Secret

---

### 方式三：使用 Docker 运行（推荐）

适合部署到服务器环境，或与本地 AI 工具链集成。

#### 你可以直接下载编译好的docker镜像

```bash
docker pull caol64/wenyan-mcp
```

#### 或者自己构建镜像

```bash
docker build -t wenyan-mcp .
# 国内用户可以指定`npm`镜像源。
docker build --build-arg NPM_REGISTRY=https://mirrors.cloud.tencent.com/npm/ -t wenyan-mcp .
```

#### 与 MCP Client 集成

在你的 MCP 配置文件中加入以下内容：

```json
{
  "mcpServers": {
    "wenyan-mcp": {
      "name": "公众号助手",
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "--rm",
        "-i",
        "-v", "/your/host/image/path:/mnt/host-downloads",
        "-e", "WECHAT_APP_ID=your_app_id",
        "-e", "WECHAT_APP_SECRET=your_app_secret",
        "-e", "HOST_IMAGE_PATH=/your/host/image/path",
        "wenyan-mcp"
      ]
    }
  }
}
```

> 说明：
>
> * `-v` 挂载宿主机目录，使容器内部可以访问本地图片。与环境变量`HOST_IMAGE_PATH`保持一致。你的 `Markdown` 文章内的本地图片应该都放置在该目录中，docker会自动将它们映射到容器内。容器无法读取在该目录以外的图片。
> * `-e` 注入docker容器的环境变量：
> * `WECHAT_APP_ID` 微信公众号平台的 App ID
> * `WECHAT_APP_SECRET` 微信平台的 App Secret
> * `HOST_IMAGE_PATH` 宿主机图片目录

## 微信公众号 IP 白名单

请务必将服务器 IP 加入公众号平台的 IP 白名单，以确保上传接口调用成功。
详细配置说明请参考：[https://yuzhi.tech/docs/wenyan/upload](https://yuzhi.tech/docs/wenyan/upload)

## 配置说明（Frontmatter）

为了可以正确上传文章，需要在每一篇 Markdown 文章的开头添加一段`frontmatter`，提供`title`、`cover`两个字段：

```md
---
title: 在本地跑一个大语言模型(2) - 给模型提供外部知识库
cover: /Users/lei/Downloads/result_image.jpg
---
```

* `title` 是文章标题，必填。
* `cover` 是文章封面，支持本地路径和网络图片：

  * 如果正文有至少一张图片，可省略，此时将使用其中一张作为封面；
  * 如果正文无图片，则必须提供 cover。

## 关于图片自动上传

* 支持图片路径：

  * 本地路径（如：`/Users/lei/Downloads/result_image.jpg`）
  * 网络路径（如：`https://example.com/image.jpg`）

## 示例文章格式

```md
---
title: 在本地跑一个大语言模型(2) - 给模型提供外部知识库
cover: /Users/lei/Downloads/result_image.jpg
---

在[上一篇文章](https://babyno.top/posts/2024/02/running-a-large-language-model-locally/)中，我们展示了如何在本地运行大型语言模型。本篇将介绍如何让模型从外部知识库中检索定制数据，提升答题准确率，让它看起来更“智能”。

## 准备模型

访问 `Ollama` 的模型页面，搜索 `qwen`，我们使用支持中文语义的“[通义千问](https://ollama.com/library/qwen:7b)”模型进行实验。

![](https://mmbiz.qpic.cn/mmbiz_jpg/Jsq9IicjScDVUjkPc6O22ZMvmaZUzof5bLDjMyLg2HeAXd0icTvlqtL7oiarSlOicTtiaiacIxpVOV1EeMKl96PhRPPw/640?wx_fmt=jpeg)
```

## 如何调试

使用 Inspector 进行简单调试：

```
npx @modelcontextprotocol/inspector
```

启动成功出现类似提示：

```
🔗 Open inspector with token pre-filled:
   http://localhost:6274/?MCP_PROXY_AUTH_TOKEN=761c05058aa4f84ad02280e62d7a7e52ec0430d00c4c7a61492cca59f9eac299
   (Auto-open is disabled when authentication is enabled)
```

访问以上链接即可打开调试页面。

![debug](data/1.jpg)

1. 正确填写启动命令
2. 添加环境变量
3. 点击 Connect
4. 选择 Tools -> List Tools
5. 选择要调试的接口
6. 填入参数并点击 Run Tool
7. 查看完整参数

## 赞助

如果您觉得这个项目不错，可以给我家猫咪买点罐头吃。[喂猫❤️](https://yuzhi.tech/sponsor)

## License

Apache License Version 2.0