如何在 AI 工具中使用 Favonis？

Claude Code、Cursor 这类支持 MCP 的 AI 工具，可以把 Favonis 添加为它们的一项工具。添加后，你在这些工具中对话时，它们可以把需要多步操作、要用电脑或要交付文件的工作交给 Favonis，等 Favonis 完成后读取结果和文件的文字内容。这些任务同样出现在 Favonis 的侧边栏中，按实际用量扣除积分。

这篇讲的是在其他工具中使用 Favonis。要让 Favonis 使用其他服务，请看什么是连接器？

连接步骤

1. 在设置 → 开发者 → API 密钥中创建一个密钥，见如何创建和管理 API 密钥？。AI 工具会自行决定何时调用 Favonis，建议为它单独创建密钥，并设置每月积分上限。

2. 在 AI 工具中添加 MCP 服务：地址是 https://api.favonis.com/mcp，再添加请求头 Authorization，值是 Bearer 加一个空格和你的密钥。在 Claude Code 中运行下面这一行：

   claude mcp add --transport http favonis https://api.favonis.com/mcp --header "Authorization: Bearer fvk_..."

3. 回到 AI 工具的对话，说明要交给 Favonis 的事：

   让 Favonis 调研一下国内几家主要固态电池厂商今年公布的产能规划，做成 Excel 表格给我。

Cursor 和其他工具的填写方法见开发者文档的 MCP。

能做什么

AI 工具可以新建任务、查看任务进展和结果、给任务补充说明、让暂停的任务继续、取消任务、读取文件的文字内容，以及查看你的项目和可用的模型。使用只读密钥时，只能查看，不能新建任务。

这些任务无人值守：Favonis 不会中途提问，遇到不确定的地方按合理的假设完成，并在结果中说明。

目前不支持

目前不支持用账号授权的方式连接，暂时无法在 Claude.ai、ChatGPT 的网页版中添加 Favonis，需要使用能填写请求头的工具。

在 AI 工具中暂时无法上传附件、获取文件的下载地址或删除任务，这些操作需要通过 API 完成。