AI 配置

AI 功能

FlecBlog 已集成 AI 能力，支持在管理端自动生成文章摘要、优化标题。功能基于 OpenAI 兼容接口实现，可连接任意符合该协议的服务或自建模型。

配置步骤

API 端点

即 Base URL，AI 服务地址，需以 /v1 结尾（如 https://api.openai.com/v1）

API 密钥

即 API Key，避免公开分享

模型名称

即 Model，用于生成响应的模型 ID

不填写模型名称时，将使用 FlecBlog 内置的 AI 代理服务（由 Panel 自动选择可用模型）。若配置了自定义 AI 服务，填写对应模型名称即可覆盖内置服务。

测试连接

点击测试连接按钮，会对当前配置进行检测，实质是向该模型发送一条消息，内容是 "hi"，测试速度取决于当前配置模型的响应速度。

文章摘要提示词/AI 总结提示词/标题提示词

不同场景下的 AI 生成系统提示词

注意事项

1. 模型访问速度取决于服务器所在位置，与用户网络位置无关
2. AI 接口暂无限流，请在服务商侧设置配额，避免费用失控

MCP 协议

FlecBlog 已集成 MCP 协议，预设八个管理工具，可以在任意支持 MCP 的客户端进行使用。

配置步骤

首先复制获取一个 MCP Secret，然后配置客户端。

这里以 Claude Code 和 Cherry Studio 为例：

1. Claude Code

打开 %USERPROFILE%/.claude.json 文件，找到 mcpServers 并添加以下内容：

"mcpServers": {
  "flecblog": {
    "type": "http",
    "url": "https://后端地址/mcp",
    "headers": {
      "Authorization": "Bearer <secret>"
    }
  }
}

2. Cherry Studio

打开设置，在 MCP 服务器配置里添加，名称自定义，类型选择 可流式传输的HTTP，URL填写 https://后端地址/mcp，请求头填写 Authorization=Bearer <secret>。

注意事项

目前内置了八个工具，其中涵盖了一些高危操作，在使用前请知悉风险，避免造成不可挽回损失。

我测试了四个模型，其中 gpt-5.4、deepseek-v3.2、minimax-m2.5 均能保证极低的失误，而 kimi-k2.5 对一个工具至少调用两三次才正确，不清楚什么原因。

工具一览

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