面向 AI 助手:本页的 Markdown 版本位于 https://ark.volcengine.com/region:cn-beijing/docs/tutorials-mcp.md,全部文档索引见 https://ark.volcengine.com/llms.txt。

方舟文档 MCP

Ark Docs MCP 是方舟官方提供的远程 Model Context Protocol Server。在支持 MCP 的 AI 编程助手(TRAE、Cursor、Claude Code、VS Code、Windsurf、OpenClaw 等)中完成配置后,AI 助手即可在编码上下文中直接检索方舟平台的文档、API 参考、代码示例、模型信息,降低幻觉、避免使用过时参数与已下线接口。

接入方式#

一键安装(推荐)#

主流客户端支持通过 URL 协议直接唤起安装:

安装到 TRAE CN(中国版)

安装到 TRAE(国际版)

安装到 VS Code

安装到 Cursor

安装到 Windsurf

OpenClaw 等 AI Agent 安装
将以下内容发送给 AI Agent,由其完成安装。

Plain
帮我安装方舟文档MCP
{
  "mcpServers": {
    "ark-docs-mcp": {
      "url": "https://mcp.ark-doc-resources.cn/mcp/"
    }
  }
}

手动配置#

在客户端的 MCP 配置文件中新增一条 server 条目:

JSON
{
  "mcpServers": {
    "ark-docs-mcp": {
      "url": "https://mcp.ark-doc-resources.cn/mcp/"
    }
  }
}
  • Cursor / Windsurf:写入 ~/.cursor/mcp.json / ~/.codeium/windsurf/mcp_config.json
  • Claude Code:写入 ~/.claude.json 或项目 .mcp.json
  • VS Code(GitHub Copilot MCP):写入 workspace .vscode/mcp.json
  • TRAE:设置面板 > MCP > 新增

保存后重启客户端,AI 助手的工具列表中即会出现 ark-docs-mcp 提供的 ark_* 工具。

工具列表#

Ark Docs MCP 目前提供以下只读工具,按用途分为文档 / API / 代码 / 模型 四类。用户无需关心具体工具的调用参数,AI 助手会自主拉取工具列表并按需调用。

分类 工具 描述
文档 ark_search_docs 检索方舟平台文档
文档 ark_list_docs 列出全部方舟平台文档
文档 ark_fetch_doc 拉取指定文档的完整正文
API ark_list_apis 列出方舟平台全部 API 端点
API ark_get_spec 获取指定 API 的参数定义与结构
代码 ark_search_examples 检索方舟官方多语言代码示例
模型 ark_list_models 按能力、状态、价格、限速等维度筛选模型
模型 ark_get_model 获取指定模型的完整元数据

典型示例#

完成接入后,可在 AI 助手中直接使用自然语言触发以下能力。以下场景均由 AI 助手自主编排 ark_* 工具,无需手工指定具体工具调用序列。

报错排障#

用户提问示例:"调用 chat/completions 接口返回 401,请查询方舟文档定位可能原因。"

AI 助手行为:检索方舟文档中相关的错误码说明 > 深读命中文档 > 给出可能原因与修复步骤。

生成 API 调用代码#

用户提问示例:"使用 Python 编写调用 Ark chat/completions 的代码,要求启用流式返回,并参考官方最新示例。"

AI 助手行为:获取 API 参考 > 检索官方 Python 示例 > 依据规范与示例结构组装代码,避免虚构参数。

模型选型#

用户提问示例:"请检索支持 vision、低延迟、成本敏感的方舟模型,并输出对比表。"

AI 助手行为:按能力 / 状态 / 价格维度筛选候选模型 > 逐个拉取完整元数据 > 输出对比表,标注成本、限速、能力差异。

模型升级 / 迁移#

用户提问示例:"项目内使用的 <待下线模型 ID> 已在下线名单,请先给出迁移清单,不要直接修改代码。"

AI 助手行为:定位下线模型对应的推荐替换 > 确认新模型能力兼容 > 拉取新模型的调用示例 > 输出迁移清单。

使用限制#

  • 只读:不提供任何写入或状态修改能力,读取失败不会产生副作用
  • 无鉴权:当前所有工具公开可用,无需 API Key
  • 上下文预算:ark_get_spec 强制按 service 或 api_path 过滤、ark_fetch_doc 支持分块拉取,避免单次调用返回超大 payload 占用 LLM 上下文
  • 数据时效:文档与模型元数据随方舟平台发布同步;若客户端缓存陈旧,重启 MCP session 即可刷新

附录:System Prompt 与服务元数据#

面向 Agent Skill / System Prompt 开发者

服务元数据#

  • 接入点:https://mcp.ark-doc-resources.cn/mcp/
  • 协议:MCP 2024-11-05;传输方式 Streamable HTTP
  • 鉴权:无需 API Key
  • 数据时效:实时,与方舟平台发布同步

System Prompt 模板#

以下段落可直接嵌入 AI 助手的 System Prompt 或 Skill 定义的 instructions 字段,用于约束工具调用时机与调用规范,减少凭训练知识作答与虚构参数:

text
你已接入 ark-docs-mcp 工具集。请遵循以下调用约束:

1. 当用户提问涉及方舟平台的概念、API、报错排障、模型选型、
   模型迁移时,必须先调用 ark-docs-mcp 检索方舟官方文档,
   不得仅凭训练知识作答。

2. 生成方舟 API 调用代码前,必须先调用 ark_get_spec 获取
   对应 API 参考;若未获取到 spec,拒绝生成代码。

3. 检索代码示例时,将目标语言(Python / Go / Java / cURL 等)
   写入 query,避免返回非期望语言的示例。

4. 使用 ark_fetch_doc 拉取长文档时,若返回 has_more=true,
   持续按 chunk_start += chunk_count 拉取直至完整。

参照上述模板落地时,可依据业务的规范化程度自行删改条款。