Qwen Max MCP 服务器

“Qwen Max” MCP 服务器的作用是什么？

Qwen Max MCP 服务器是模型上下文协议（MCP）的实现，旨在将 Qwen Max 语言模型与外部客户端（如 AI 助手和开发工具）连接起来。作为桥梁，该服务器可将 Qwen 系列模型无缝集成进需要高级语言理解与生成的工作流中。它通过支持大上下文推理、多步推理和复杂提示词交互，提升开发效率。服务器基于 Node.js/TypeScript 构建，兼容性和稳定性极佳，特别适合与 Claude Desktop 配合使用，并支持安全、可扩展的部署。服务器支持多种 Qwen 模型变体，在优化性能与成本的同时，为需要强大语言模型能力的项目提供多样化解决方案。

提示词列表

仓库中未提及或描述任何明确的提示词模板。

资源列表

仓库中未记录任何明确的 MCP 资源原语。

工具列表

仓库中未提供或描述任何明确的工具或“server.py”（或等效可执行工具文件）。

该 MCP 服务器的使用场景

• 大上下文聊天与推理：支持与 Qwen Max 模型交互，最大支持 32,768 token 上下文窗口，适合文档总结、代码分析或多步任务推理。
• 模型实验与评估：开发者可以通过统一的 MCP 接口，对 Qwen 系列不同模型（Max、Plus、Turbo）进行基准测试与实验，选择最适合自身场景的模型。
• 与 Claude Desktop 的无缝集成：服务器为 Claude Desktop 提供开箱即用的兼容性，为 AI 助力的高效办公流程提供稳定可靠的基础。
• 基于 API 的语言模型访问：开发者可安全地将 Qwen 模型能力作为服务对外开放，适用于需要强大语言理解的聊天机器人、助手或自动化脚本开发。
• Token 成本管理：凭借清晰的价格文档和免费额度，组织可高效管理大规模部署下的 token 消耗。

如何进行设置

Windsurf

1. 确保已安装 Node.js (v18+) 和 npm。
2. 安装 MCP 服务器包：

   npx -y @smithery/cli install @66julienmartin/mcp-server-qwen_max --client windsurf
   

3. 找到您的 Windsurf 配置文件并添加 MCP 服务器配置：

   {
     "mcpServers": [
       {
         "command": "npx",
         "args": ["@66julienmartin/mcp-server-qwen_max", "start"]
       }
     ]
   }
   

4. 保存配置并重启 Windsurf。
5. 在 Windsurf UI 中确认服务器已显示。

安全存储 API 密钥

{
  "env": {
    "DASHSCOPE_API_KEY": "<your_api_key>"
  }
}

Claude

1. 安装 Node.js (v18+) 和 npm。
2. 使用 Smithery 为 Claude Desktop 安装：

   npx -y @smithery/cli install @66julienmartin/mcp-server-qwen_max --client claude
   

3. 编辑 Claude Desktop 配置，添加如下内容：

   {
     "mcpServers": [
       {
         "command": "npx",
         "args": ["@66julienmartin/mcp-server-qwen_max", "start"]
       }
     ]
   }
   

4. 重启 Claude Desktop。
5. 确认 MCP 服务器已运行。

安全存储 API 密钥

{
  "env": {
    "DASHSCOPE_API_KEY": "<your_api_key>"
  }
}

Cursor

1. 安装 Node.js 和 npm。
2. 在终端输入：

   npx -y @smithery/cli install @66julienmartin/mcp-server-qwen_max --client cursor
   

3. 更新 Cursor 配置文件：

   {
     "mcpServers": [
       {
         "command": "npx",
         "args": ["@66julienmartin/mcp-server-qwen_max", "start"]
       }
     ]
   }
   

4. 重启 Cursor。
5. 检查服务器是否被列出。

安全存储 API 密钥

{
  "env": {
    "DASHSCOPE_API_KEY": "<your_api_key>"
  }
}

Cline

1. 安装 Node.js 和 npm。
2. 运行安装命令：

   npx -y @smithery/cli install @66julienmartin/mcp-server-qwen_max --client cline
   

3. 在 Cline 配置文件中添加服务器：

   {
     "mcpServers": [
       {
         "command": "npx",
         "args": ["@66julienmartin/mcp-server-qwen_max", "start"]
       }
     ]
   }
   

4. 保存并重启 Cline。
5. 在 Cline 中确保 MCP 服务器已正常运行。

安全存储 API 密钥

{
  "env": {
    "DASHSCOPE_API_KEY": "<your_api_key>"
  }
}

如何在流程中使用 MCP

在 FlowHunt 中集成 MCP

要将 MCP 服务器集成到 FlowHunt 工作流中，请先在流程中添加 MCP 组件，并将其连接至您的 AI Agent：

点击 MCP 组件以打开配置面板。在系统 MCP 配置部分，按以下 JSON 格式插入您的 MCP 服务器信息：

{
  "qwen-max": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

配置完成后，AI Agent 即可作为工具使用该 MCP，获得其全部功能和能力。请记得将 “qwen-max” 替换为您实际 MCP 服务器的名称（如 “github-mcp”、“weather-api” 等），并将 URL 替换为您自己的 MCP 服务器地址。

总览

根据现有信息，Qwen Max MCP 服务器在安装和模型相关文档方面表现良好，但在公共仓库中未明确说明或实现 MCP 资源、工具或提示词模板，这在一定程度上限制了其可扩展性与开箱即用的高级 MCP 功能。

我们的看法

我们为该 MCP 服务器打出 5/10 的评分。其安装和模型支持文档清晰，项目开源且许可证宽松，但缺乏文档化的工具、资源和提示词模板，降低了对依赖 MCP 全功能工作流场景的直接价值。

MCP 评分