使用 Pixcall MCP 服务

想让 ChatGPT、Claude Code 等支持 MCP 的 AI 应用帮你查找和整理 Pixcall 里的内容吗？配置 Pixcall MCP 服务后，AI 应用就可以在你允许的范围内搜索资源库、查看文件信息、整理标签等。

整个服务只在本机运行，不会把你的 Pixcall 资源库直接暴露到公网。开始配置前，请先打开 Pixcall，并让它保持运行。

第一步：复制连接信息

本文后面的示例使用以下占位符：

看到这些占位符时，请替换成你自己的实际值。

API Key 由 HTTP API 和 MCP 服务共用，请像保护密码一样保管它。任何拿到这个 Key 的人，都可能访问你本机上的 Pixcall API。以后如果在 Pixcall 中重新生成 API Key，记得同步更新已经配置好的 AI 应用。

大多数支持 MCP 的 AI 应用只需要下面两项信息：

服务地址：<YOUR_MCP_URL>
请求头：Authorization: Bearer <YOUR_API_KEY>

MCP URL 通常类似下面这样，但请始终以 Pixcall 设置页面显示的实际地址为准，不要手动修改端口：

http://127.0.0.1:22510/mcp

接下来选择你使用的 AI 应用，按对应步骤完成配置即可。

打开 ChatGPT 桌面版，进入 设置 > Plugins，选择 MCPs 标签页。
点击 Add，选择添加自定义 MCP。
名称填写 pixcall，类型选择 Streamable HTTP。
在 URL 中粘贴 Pixcall 设置页面里的 <YOUR_MCP_URL>。
保持 Bearer token env var 为空。在 Headers 中点击 Add header，填写：
- Key：Authorization
- Value：Bearer <YOUR_API_KEY>
点击 Save。

保存后，可以新建一个对话，试着输入“帮我搜索 Pixcall 里和海边有关的图片”。如果 ChatGPT 能正常返回结果，就说明连接成功了。

ChatGPT 的 MCP 配置保存在 App 内，不需要编辑 ~/.codex/config.toml，也不需要额外设置环境变量。

在终端运行下面的命令，并将 <YOUR_MCP_URL> 和 <YOUR_API_KEY> 替换成 Pixcall 设置页面中的实际值：

claude mcp add --transport http pixcall "<YOUR_MCP_URL>" \
  --header "Authorization: Bearer <YOUR_API_KEY>" \
  --scope user

这里的 --scope user 表示配置保存在你的电脑上，并且对所有项目可用。完成后重新打开 Claude Code，或者输入 /mcp，查看 Pixcall 是否已经连接。

连接成功后，可以试试：

搜索 Pixcall 资源库中最近添加的图片。

如果你使用 Codex 或 Claude Code，可以在 Pixcall 的 偏好设置 > 开发者 > MCP 服务 页面点击 下载 Skill。

Skill 是给 AI 应用看的使用说明，不会替代 MCP 配置。安装后，AI 应用会更清楚什么时候应该使用 Pixcall，以及如何更有效地调用 Pixcall 工具。

点击 下载 Skill，选择保存位置：
- Codex：macOS 为 ~/.codex/skills；Windows 为 %USERPROFILE%\\.codex\\skills
- Claude Code：macOS 为 ~/.claude/skills；Windows 为 %USERPROFILE%\\.claude\\skills
下载完成后，确认目录中有：
```
pixcall/SKILL.md
```
重新打开 AI 客户端，或新建一个任务。

如果你选择了其他保存位置，请确保 pixcall 文件夹直接放在对应的 skills 目录中，不要多套一层文件夹。

确认 AI 应用显示 Pixcall 已连接后，就可以直接描述你想完成的事情，例如：

涉及移动、重命名、删除或其他会修改资源库的操作时，建议先让 AI 应用说明准备执行的内容，并在确认无误后再继续。

可以按下面的顺序快速排查：

如果仍然无法连接，先在 Pixcall 设置页面确认 MCP 服务是否显示为可用，再检查 AI 应用是否支持 Streamable HTTP 传输方式。