接入 AI Agent（MCP）

一条命令——提示时填入 key，然后确认已经连上：

claude mcp add --transport http datasinking https://api.datasink.ing/mcp \
  --header "Authorization: Bearer YOUR_KEY"

claude mcp list        # → datasinking: ✔ Connected

加上 --scope user 可以让它在所有项目里都能用， 而不只是当前这一个。Claude Code 会自己对 server 做健康检查，所以 claude mcp get datasinking 能明确告诉你 连接为什么失败。

Settings → Connectors → Add → Add custom connector，粘贴 https://api.datasink.ing/mcp，然后完成授权提示。 这件事不要改 JSON 文件，也不要用 mcp-remote —— 那个文件只支持 stdio， 不接受 url 这个键。

{
  "mcpServers": {
    "datasinking": {
      "url": "https://api.datasink.ing/mcp",
      "headers": { "Authorization": "Bearer ${env:DATASINK_API_KEY}" }
    }
  }
}

Cursor 内插的是 ${env:NAME} —— 不像 Claude Code 那样用 ${NAME}。改完要重启 Cursor；连接错误会显示在 Output → MCP Logs 下面。

[mcp_servers.datasinking]
url = "https://api.datasink.ing/mcp"
bearer_token_env_var = "DATASINK_API_KEY"

Codex 没有 type 字段 —— 传输方式是根据你写的是 url 还是 command 推断出来的。请求头的键是 http_headers，不是 headers；直接写裸的 bearer_token 会被拒绝 —— 请用环境变量。

这是两个不同的产品，配置文件也是两份 —— 这也是配置“不生效”最常见的原因：

// WorkBuddy (desktop app) — ~/.workbuddy/mcp.json
{
  "mcpServers": {
    "datasinking": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "datasinking-mcp"],
      "env": { "DATASINK_API_KEY": "YOUR_KEY" }
    }
  }
}

WorkBuddy 官方文档里的配置只支持 stdio； type: "http" 这种写法在 CodeBuddy Code 上可用，后者的配置放在 ~/.codebuddy/.mcp.json。改完任何一份都要重启应用。

本地方式、stdio，需要 Node 18+ 或 Python 3.8+：

{
  "mcpServers": {
    "datasinking": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "datasinking-mcp"],
      "env": { "DATASINK_API_KEY": "YOUR_KEY" }
    }
  }
}

# Python instead of Node:
#   "command": "uvx", "args": ["--from", "datasinking[mcp]", "datasinking-mcp"]