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1. 先确认：Paper2Agent 转出的 MCP 服务器，为什么可以不走官方 SDK

Paper2Agent 转出的 MCP 服务器不一定需要官方 SDK，只要协议消息能对上，HTTP 或 stdio 都能调。真正需要的是模型通道：TaoToken 官网 https://taotoken.net/?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_content=paper2agent_intro 可获取 Key，Base URL 统一用https://taotoken.net/api。如果你正在用 Claude Code、Codex、CC Switch 或自写 HTTP 客户端接 Paper2Agent 产出的 MCP 服务器，这篇按轻量接入视角拆开：不装 Paper2Agent 官方 SDK，只靠 JSON-RPC、curl 和几段配置，把模型请求接到 TaoToken。

Paper2Agent 由 Stanford 团队的 Jiacheng Miao、James Zou 等人提出，并在 2026 年 9 月 16 日登上 Nature。它的核心能力是把论文及其代码仓库转换成 MCP 服务器，让 Claude Code 等兼容 MCP 的智能体通过自然语言调用论文方法。这里容易混淆的点是：MCP 服务器本身是“工具暴露层”，不是“模型推理层”。论文方法被包装成tools/list、tools/call之类的 MCP 能力后，调用方只需要知道三件事：

1. MCP 服务器监听在哪里，HTTP 还是 stdio；
2. 工具名和入参 schema 是什么；
3. 工具内部如果还要调用大模型，模型 API 走哪条通道。

TaoToken 在这条链路里的位置不是替代 MCP 协议，而是给通用 MCP 调用方提供 OpenAI / Anthropic 兼容的模型 API 通道。也就是说，Paper2Agent 产出的 MCP 服务器仍然按 MCP 协议暴露工具，你可以用 Claude Code 调，也可以用 Pythonrequests、curl、甚至手写 JSON 行来调；当 MCP 工具或外层 Agent 需要模型能力时，把 Base URL 指向https://taotoken.net/api，Key 使用YOUR_API_KEY。

为什么说“不装官方 SDK”可行？因为 MCP 的核心消息格式是 JSON-RPC 2.0。SDK 主要帮你做连接管理、序列化、错误处理和 stdio 生命周期管理，但它没有改变协议本身。只要你知道initialize、tools/list、tools/call的请求体结构，并拿到服务器的 HTTP endpoint，就可以用最普通的 HTTP 客户端完成调用。对于只是想验证 Paper2Agent 论文方法能不能跑通、或者想把 MCP 调用塞进现有自动化脚本的人来说，这比引入一套新 SDK 更轻。

但轻量接入不等于跳过配置。最常见的卡点不是 MCP 协议不会写，而是模型通道没配好：MCP 客户端能连上服务器，tools/list也返回了工具，但一执行tools/call就出现 401、404、模型不存在或返回空内容。下面从 TaoToken 官网拿 Key 开始，把 HTTP 调用、MCP 请求体、Claude Code、Codex、CC Switch 和排障一次串起来。

2. 在 TaoToken 官网拿 Key：通用 MCP 调用方只需三样东西

先到 TaoToken 官网 完成登录，然后在控制台创建 API Key。这里不要沿用站外笔记里的注册/申请步骤，统一以 TaoToken 控制台为准。你最终只需要准备三样：

• Base URL：https://taotoken.net/api
• API Key：先用占位符YOUR_API_KEY，实际调用时替换成你创建的值
• 模型 ID：以控制台或模型列表里可选的名称为准，本文代码里用YOUR_MODEL_ID占位

推荐把 Key 放进本地环境变量，不要写进 MCP 服务器仓库，也不要提交到 Git：

export TAOTOKEN_API_KEY="YOUR_API_KEY" export TAOTOKEN_BASE_URL="https://taotoken.net/api" export TAOTOKEN_MODEL="YOUR_MODEL_ID"

如果你用 Claude Code，环境变量名可以走ANTHROPIC_*；如果你用 Codex，不要套ANTHROPIC_*，要用 Codex 自己的config.toml和对应env_key。这一点后面会分别给配置。

谁消耗 Token？在 Paper2Agent 这条链路里，通用 MCP 调用方消耗 Token。也就是说，谁发起tools/call、谁触发模型请求，就由那次请求的调用方承担 Token 消耗。MCP 服务器本身不会凭空获得免费推理额度，TaoToken 按实际请求中的 prompt tokens、completion tokens 和模型价格计费。你可以在返回体的usage字段里看到每次请求的用量。

另外，安全边界要提前划清：不要让 MCP 服务器或 Agent 直连 Oracle、生产库或其他线上数据库。Paper2Agent 的论文代码如果需要数据库，把连接串留在本地隔离环境，SQL 和命令由读者本地执行。MCP 工具只负责把参数整理好并返回结果，不应把生产库凭证暴露给调用方。

3. 无 SDK 的 HTTP 调用：curl 把 TaoToken 当模型通道

先验证 TaoToken 通道是否能通。下面用 OpenAI 兼容的 chat completions 路径举例，Base URL 仍然是https://taotoken.net/api，实际路径以 TaoToken 控制台或文档展示为准。你可以复制到本地终端运行，把YOUR_API_KEY和YOUR_MODEL_ID换成自己的值。

export TAOTOKEN_API_KEY="YOUR_API_KEY" curl -sS "https://taotoken.net/api/v1/chat/completions" \ -H "Authorization: Bearer ${TAOTOKEN_API_KEY}" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{ "model": "YOUR_MODEL_ID", "messages": [ { "role": "system", "content": "你是一个只输出 JSON 的助手，不要输出解释。" }, { "role": "user", "content": "把论文方法名、输入参数和预期输出整理成 JSON。" } ], "temperature": 0.2 }'

如果 Key、Base URL、模型 ID 都正确，返回体通常类似下面这样：

{ "id": "chatcmpl_xxx", "object": "chat.completion", "created": 1750000000, "model": "YOUR_MODEL_ID", "choices": [ { "index": 0, "message": { "role": "assistant", "content": "{\"method\":\"example\",\"inputs\":[\"data_path\"],\"output\":\"result.json\"}" }, "finish_reason": "stop" } ], "usage": { "prompt_tokens": 128, "completion_tokens": 46, "total_tokens": 174 } }

这一步的意义是：你已经用纯 HTTP 调通了 TaoToken，不需要任何官方 SDK。接下来再看 Paper2Agent MCP 服务器。MCP 服务器可以用 HTTP 暴露，也可以用 stdio 通信。如果是 HTTP，你同样可以用curl发 JSON-RPC；如果是 stdio，则用一行一个 JSON 对象的方式读写标准输入输出。无论哪种，模型通道仍然是 TaoToken，Base URL 仍然是https://taotoken.net/api。

如果你在 MCP 工具内部封装了“让模型解析论文参数”的逻辑，就要在那个位置读取TAOTOKEN_API_KEY，并请求https://taotoken.net/api。不要把 Key 硬编码在 MCP 工具源码里。更稳的做法是让 MCP 服务器只读取环境变量，或者由外层调用方传入短期参数。这样即使你把 MCP 服务器分享给别人，也不会泄露自己的 Key。

4. MCP 请求体与返回：initialize、tools/list、tools/call 三段式

MCP 不依赖特定 SDK，核心是 JSON-RPC 2.0。下面假设 Paper2Agent 产出的 MCP 服务器在本地以 HTTP 方式监听，endpoint 为http://127.0.0.1:8765/mcp。实际端口和路径以你启动服务器时输出的为准。我们按initialize、tools/list、tools/call三段式走一遍。

先初始化：

curl -sS "http://127.0.0.1:8765/mcp" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{ "jsonrpc": "2.0", "id": 1, "method": "initialize", "params": { "protocolVersion": "2024-11-05", "capabilities": {}, "clientInfo": { "name": "curl-client", "version": "0.1.0" } } }'

返回示例：

{ "jsonrpc": "2.0", "id": 1, "result": { "protocolVersion": "2024-11-05", "capabilities": { "tools": {} }, "serverInfo": { "name": "paper2agent-mcp", "version": "0.1.0" } } }

这里要注意两点。第一，protocolVersion不匹配时，不同服务器可能返回错误或降级信息，优先使用服务器声明支持的版本。第二，capabilities可以留空对象，具体能力以服务器返回为准。初始化成功后，列出工具：

curl -sS "http://127.0.0.1:8765/mcp" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{ "jsonrpc": "2.0", "id": 2, "method": "tools/list", "params": {} }'

返回示例：

{ "jsonrpc": "2.0", "id": 2, "result": { "tools": [ { "name": "run_paper_method", "description": "运行论文中提取的方法，输入参数由调用方准备", "inputSchema": { "type": "object", "properties": { "input": { "type": "string", "description": "本地数据路径或参数 JSON" } }, "required": ["input"] } } ] } }

注意，run_paper_method只是示例工具名。真实名称必须以你的tools/list返回为准。不要照抄示例去调用一个不存在的工具，否则会得到 method not found 或 tool not found。

拿到工具名后，执行调用：

curl -sS "http://127.0.0.1:8765/mcp" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{ "jsonrpc": "2.0", "id": 3, "method": "tools/call", "params": { "name": "run_paper_method", "arguments": { "input": "./local-data/input.json" } } }'

返回示例：

{ "jsonrpc": "2.0", "id": 3, "result": { "content": [ { "type": "text", "text": "{\"status\":\"ok\",\"result_path\":\"./local-data/result.json\"}" } ], "isError": false } }

如果isError为true，不要只看模型输出，先看 MCP 服务器日志和工具内部报错。很多情况下是入参不符合inputSchema，或者工具内部请求 TaoToken 时YOUR_API_KEY没替换。整个链路中，MCP 请求体负责“调工具”，TaoToken 请求体负责“调模型”，两者不要混在一个 JSON 里。你可以在 MCP 工具内部把模型返回解析成结构化参数，但 MCP 的tools/call仍然只传工具参数。

5. Claude Code settings.json：ANTHROPIC_* 只留给 Claude Code

Claude Code 可以通过settings.json或环境变量接入 TaoToken。如果你想让 Claude Code 作为 MCP 兼容智能体去调 Paper2Agent 产出的服务器，可以把模型通道指向 TaoToken。示例settings.json如下：

{ "env": { "ANTHROPIC_BASE_URL": "https://taotoken.net/api", "ANTHROPIC_API_KEY": "YOUR_API_KEY", "ANTHROPIC_MODEL": "YOUR_MODEL_ID" } }

也可以直接在 shell 里导出：

export ANTHROPIC_BASE_URL="https://taotoken.net/api" export ANTHROPIC_API_KEY="YOUR_API_KEY" export ANTHROPIC_MODEL="YOUR_MODEL_ID"

然后启动 Claude Code，检查它是否正确读取了环境。如果 Claude Code 里仍然报模型 401，先确认ANTHROPIC_API_KEY是否被其他 shell 配置覆盖。可以用下面命令排查：

echo "${ANTHROPIC_BASE_URL}" echo "${ANTHROPIC_API_KEY}" | sed 's/\(....\).*\(....\)/\1****\2/' echo "${ANTHROPIC_MODEL}"

注意，ANTHROPIC_*是 Claude Code 这条线的配置。不要把ANTHROPIC_BASE_URL或ANTHROPIC_API_KEY复制到 Codex 的config.toml里。Codex 走的是另一套配置字段，后面单独说。

Claude Code 调 Paper2Agent MCP 服务器时，通常由 Claude Code 作为 MCP 客户端完成initialize、tools/list、tools/call。你只需要保证两件事：MCP 服务器启动命令和连接方式正确；模型通道指向 TaoToken。如果你在 Claude Code 里看到 MCP 服务器已连接，但工具调用返回模型错误，大概率是 MCP 工具内部没有继承到ANTHROPIC_*或 TaoToken Key。可以在启动 MCP 服务器前先导出环境变量，或者把 Key 放进 MCP 服务器可读的本地 env 文件。

如果你不想把 Key 长期放在 shell 里，可以在 TaoToken 控制台创建独立 Key，按项目区分。这样即使某个实验脚本泄露，也能快速撤销，不影响其他 MCP 调用方。

6. Codex config.toml：不要混用 ANTHROPIC_*，用 TAOTOKEN_API_KEY

Codex 的配置走config.toml，不要套ANTHROPIC_*。下面是一个可复制的起点，Base URL 仍然是https://taotoken.net/api：

model = "YOUR_MODEL_ID" model_provider = "taotoken" [model_providers.taotoken] name = "TaoToken" base_url = "https://taotoken.net/api" env_key = "TAOTOKEN_API_KEY" wire_api = "chat"

然后在 shell 里设置：

export TAOTOKEN_API_KEY="YOUR_API_KEY"

如果你希望配置文件名或字段与当前 Codex 版本一致，以你本地 Codex 文档为准。这里最关键的区分是：

• Claude Code：ANTHROPIC_BASE_URL、ANTHROPIC_API_KEY、ANTHROPIC_MODEL
• Codex：config.toml中的model_providers、base_url、env_key
• 两者共同点：Base URL 都用https://taotoken.net/api，Key 都用YOUR_API_KEY替换

如果你把ANTHROPIC_*写进 Codex 配置，通常不会生效，甚至会让 Codex 继续读取旧的 OpenAI Key。排查时先确认TAOTOKEN_API_KEY是否在启动 Codex 的同一 shell 里可见：

printenv TAOTOKEN_API_KEY

如果输出为空，说明 Codex 读不到 Key，自然会在调用模型时失败。可以在启动 Codex 前先source你的本地 env 文件，或者把 Key 配置到系统级环境变量。

Codex 作为 MCP 调用方时，Token 消耗同样由 Codex 发起的模型请求承担。谁触发tools/call、谁让模型处理结果，谁就消耗 Token。不要让 Codex 或 MCP 工具直连 Oracle / 生产库；需要数据库操作时，把 SQL 写到本地文件，由你人工或独立低权限任务执行。

7. CC Switch 三件套与 Token 消耗：谁发起 MCP 调用谁消耗

如果你用 CC Switch 管理多个供应商，核心就是三件套：供应商名称、Base URL、API Key。填写时可以按下面方式：

Provider Name: TaoToken Base URL: https://taotoken.net/api API Key: YOUR_API_KEY Model: YOUR_MODEL_ID

有些 CC Switch 版本还会让你选择协议类型或模型映射。协议类型按你实际使用的工具选择：Claude Code 相关用 Anthropic 兼容入口，Codex 或 OpenAI 兼容客户端用对应入口。Base URL 不要带 UTM，也不要在末尾多拼/v1/v1。工具配置统一使用：

https://taotoken.net/api

Key 统一使用YOUR_API_KEY占位，实际替换。模型 ID 以 TaoToken 控制台可用列表为准。

CC Switch 的好处是你可以快速切换供应商做对比：同一个 Paper2Agent MCP 服务器，分别让 Claude Code、Codex 或自写 HTTP 客户端去调，观察tools/list返回是否一致、tools/call耗时和 Token 用量差异。但不要在一次请求里同时套两层 Key：外层 MCP 客户端一个 Key，MCP 工具内部又硬编码另一个 Key，最后账单和排障都会混乱。推荐只保留一层模型通道配置，MCP 工具内部通过环境变量继承。

Token 消耗的计算要看清调用方。通用 MCP 调用方消耗 Token，具体分三种情况：

1. 调用方只做tools/list和tools/call，工具内部不调模型：不消耗 TaoToken 模型 Token，只消耗本地算力。
2. 工具内部调用模型解析论文参数或整理输出：由 MCP 服务器进程发起的 TaoToken 请求消耗 Token，但成本归属仍应按“谁发起这次 MCP 调用”来核算。
3. 外层 Agent 先把用户自然语言转成工具参数，再调 MCP：外层 Agent 的模型请求先消耗一次 Token，MCP 工具内部如果再调模型，再消耗一次。

所以，不要把 MCP 服务器理解成“免费代理”。谁发起 MCP 调用，谁就要为链路中的模型请求负责。你可以在 TaoToken 返回的usage.total_tokens里记录每次消耗，也可以在外层脚本里加日志，把tools/call的id和模型usage关联起来。

8. 排障清单：401、404、协议版本、stdio/HTTP 混淆

轻量接入最容易遇到的不是复杂架构问题，而是几个配置细节。下面按现象排查。

401 Unauthorized：Key 没传、传错位置、被其他环境变量覆盖。先检查：

curl -sS "https://taotoken.net/api/v1/chat/completions" \ -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{ "model": "YOUR_MODEL_ID", "messages": [{"role": "user", "content": "ping"}] }'

如果这里也 401，说明不是 MCP 的问题，而是 TaoToken Key 或请求头问题。确认Bearer后面没有多余空格，Key 没有换行，也没有把YOUR_API_KEY原样发出去。

404 Not Found：常见于 Base URL 拼接错误。工具配置里 Base URL 用https://taotoken.net/api，但具体端点可能还需要你按控制台或文档加路径。不要写成https://taotoken.net/api/api，也不要重复拼/v1。同时检查 MCP 服务器 endpoint 是否写错，比如实际监听127.0.0.1:8765/sse，你却请求了/mcp。

协议版本错误：initialize返回protocolVersion与你请求不一致，或者服务器要求特定版本。处理方式是先用服务器返回的版本，再重试tools/list。如果客户端是 Claude Code 或 Codex，通常它们会自己协商，你不需要手动改；只有自写 HTTP 客户端时才需要关心。

stdio / HTTP 混淆：有些 MCP 服务器默认用 stdio，不会监听端口，所以curl http://127.0.0.1:8765/mcp必然失败。这种情况要么按服务器说明启用 HTTP transport，要么用 stdio 方式发 JSON 行。stdio 模式下，一行就是一个 JSON-RPC 消息，手写调试可以用管道：

printf '%s\n' '{"jsonrpc":"2.0","id":1,"method":"tools/list","params":{}}' | node ./paper2agent-mcp-server.js

实际启动命令以 Paper2Agent 产出的服务器为准，不要照抄文件名。关键是理解：HTTP 和 stdio 只是传输层，JSON-RPC 请求体是一样的。

工具调用报错：先看tools/list的inputSchema，确认字段名、类型、必填项。MCP 的arguments必须符合 schema，少一个必填字段就可能直接失败。不要把模型返回的自然语言原样塞进arguments，先在本地解析成 JSON。

安全边界：不要让 MCP 服务器或 Agent 直连 Oracle、生产库。论文代码如果需要数据库，把连接信息放在本地隔离环境，SQL 和命令由读者本地执行。MCP 调用只返回结果或结果路径，不返回生产库凭证。

9. 文末 CTA：模型对话 → Coding Plan → 创建 Key → Claude Code 文档

如果你已经理解整条链路，下一步建议按顺序走：

1. 先到模型对话页验证模型和 Key 是否可用：https://taotoken.net/models/detail/chat?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_content=paper2agent_chat
2. 如果你要把 Claude Code、Codex、CC Switch 和 MCP 调用长期跑起来，看 Coding Plan：https://taotoken.net/coding-plan?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_content=paper2agent_plan
3. 然后到控制台创建 API Key，替换本文所有YOUR_API_KEY：https://taotoken.net/console/api-keys?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_content=paper2agent_keys
4. Claude Code 用户最后对照官方文档检查settings.json和ANTHROPIC_*配置：https://taotoken.net/doc/ClaudeCodeAnthropic?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_content=paper2agent_claudecode

再提醒一次：Base URL 是https://taotoken.net/api，Key 占位符是YOUR_API_KEY。Paper2Agent 产出的 MCP 服务器可以按通用协议调用，不依赖特定 SDK；TaoToken 在这条链路里充当模型 API 通道。谁发起 MCP 调用，谁消耗 Token。把 Key 放本地环境变量，把 MCP 请求体和模型请求体分开，把生产库和 Agent 隔离，轻量接入就能稳定跑起来。