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Heym 是一款开源的 Agentic 工作流编排平台，它的 MCP 集成是"双向"的：既能把 Heym 里的工作流发布为 MCP 工具给 Claude、ChatGPT、Cursor 等 AI 客户端调用，也能让 Heym 作为 MCP 客户端去调用外部 MCP 服务器的工具。一篇文章讲清楚这两种玩法，以及如何查看每次调用的执行记录。

什么是 MCP 双向玩法？

MCP（Model Context Protocol）是一个让 AI 应用与外部工具互连的标准协议。Heym 对它的支持分两个方向：

这意味着 Heym 既是"工具提供方"，也是"工具消费方"，可以把整个团队的自动化能力接入任何支持 MCP 的 AI 生态。

把工作流发布为 MCP 工具（服务端）

三步开启 MCP 服务器

1. 在 Heym 界面顶部导航进入MCP标签页
2. 点击Generate生成 MCP API Key（密钥只完整显示一次，请立即复制；它会被哈希存储，无法再次查看）
3. 在你的工作流列表里，给想发布的工作流打开 MCP 开关

之后，该工作流就会作为工具出现在默认端点上：

{你的域名}/api/mcp/sse

每个启用的工作流都会生成对应的工具名和输入参数描述，AI 客户端可以通过tools/list自动发现它们。

一键接入 Cursor

MCP 标签页提供了Add to Cursor按钮，点击后通过 Cursor 的 deep link 自动完成安装，无需手动粘贴配置。也可以点Copy JSON复制一份可直接粘贴的 MCP 配置，里面已包含 SSE Endpoint URL 和X-MCP-Key请求头。

Claude / ChatGPT / Gemini 通过 OAuth 自动接入

对于 Claude Desktop、ChatGPT、Gemini 这类客户端，连 API Key 都不用填：把 Heym 的 MCP 服务器 URL 添加到客户端的连接器或自定义应用里，OAuth Client ID/Secret 留空即可——客户端会自动走 Heym 内置的 OAuth 2.1（PKCE）完成注册和鉴权。端点同时支持 SSE（MCP 2024-11-05 规范）和 Streamable HTTP（2025-03-26 规范）两种传输方式。

进阶：Named MCP Servers

默认服务器把所有开启 MCP 的工作流混在一个端点下。如果需要按团队/业务隔离，可以创建命名服务器：

• 每个服务器有独立 URL：{origin}/api/mcp/servers/{uuid}/sse
• 每个服务器有独立的 API Key
• 每个服务器独立勾选要暴露哪些工作流

这样"客服工具集""运营工具集"可以各自独立分发，不同 AI 客户端只连到它需要的工具，权限边界更清晰。

彩蛋：heym_chat 超级工具

MCP 标签页的Heym Capabilities区域可以把整个 Heym Chat 引擎打包成一个名为heym_chat的 MCP 工具。开启后，AI 客户端发来一句自然语言，Heym 就能：

• 新建工作流、用真实样例跑测试、自动修复直到运行通过（最多 5 次试运行）
• 查看现有工作流的运行历史、执行状态、报错详情
• 报告当前正在执行的运行、创建 Board 卡片、管理数据表
• 处理人工审核（HITL）的批准/拒绝

而且每次heym_chat调用都会写入 Heym 的 Chat 历史，你可以在浏览器里继续这个对话——AI 客户端和人共享同一条线程。

让 Heym 调用外部 MCP 工具（客户端）

反向也完全支持。Heym 提供两种节点消费外部 MCP 工具：

MCP Call 节点：确定性地调用单个工具

当你明确知道要调哪个工具时，用 MCP Call 节点。它绕过 LLM 决策，直接调用指定工具：

• 支持sse、streamable_http、stdio三种传输方式（stdio 可以直接npx启动本地 MCP 服务器）
• 点Fetch Tools拉取该服务器上的工具列表并选择
• 参数支持静态值和 DSL 表达式（如$userInput.body.text）
• 结果从$节点名.result输出，供下游节点使用

适合"流程里固定一步要查天气/查工单"这类确定性环节。

Agent 节点：让 LLM 自主决定调用

需要多步推理、让模型自己挑工具时，用 Agent 节点。它支持连接一个或多个 MCP 服务器（SSE / Streamable HTTP / stdio），由 LLM 根据对话内容决定调用哪个工具、传什么参数，详见 Agent 节点文档 中的 MCP Connections 部分。Token 可以用表达式从输入动态注入，不必硬编码进工作流。

安全提示：对外连接私有/内网地址的 MCP 服务器默认会被 SSRF 防护拦截，需显式设置HEYM_MCP_ALLOW_PRIVATE_URLS=true才会放行。

每一次调用都可见

不管工作流是 API、定时任务还是 MCP 客户端触发的，执行都进入统一的运行历史与 Traces：MCP 触发的运行在追踪视图里有专门的来源标记，方便区分"这次是谁调的"。

在 Analytics 页面可以看到整体执行量、成功率、平均延迟和"节省时间"统计——把流程发布给 Claude/Cursor 后，调用量涨了多少、跑得稳不稳，一眼可见。

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小结

• 发出去：MCP 标签页开开关 → 生成 API Key → Cursor 一键安装，Claude/Gemini/ChatGPT 走 OAuth 自动接入
• 收进来：MCP Call 节点做确定性调用，Agent 节点交给 LLM 自主决策
• 看得到：Traces + Analytics 追踪每一次 MCP 调用

Heym 支持完全自托管（docker compose即可部署），把工作流变成 AI 工具的能力，掌握在你自己的基础设施上。