Agent 接入
让智能体和你写的程序直接查找、安装本站的 Skill 和 MCP Server，阅读中文文档。
funcoding-cli
给 AI 编程智能体用的命令行：查找和安装 Skill、配置 MCP Server、同步收藏、查阅中文文档。你提需求，智能体来运行。
发给 Claude Code、Codex 或 Cursor：
运行 npx --yes funcoding-cli@latest cli setup 并登录，然后帮我找一个处理 PDF 的 Skill 并安装。
或者自己在终端运行（需要 Node.js 18.17 及以上）：
npx --yes funcoding-cli@latest cli setup funcoding auth login
安装后，命令是 funcoding，也可以简写为 fun。
你：帮我找一个处理 PDF 的 Skill 并安装。
funcoding skills find pdf --json
{ "ok": true, "skills": [{ "id": "anthropics/skills/pdf", "stars": 180156, … }, …] }
funcoding skills info anthropics/skills/pdf --json
{ "ok": true, "skill": { "files": [12], "scripts": [8], "content": "---\nname: pdf …" } }
智能体：推荐 anthropics/skills/pdf（18 万 star）：读取、合并、拆分 PDF，填写表单。它带有 8 个 Python 脚本，使用时会在本机运行。要安装到 Claude Code 吗？
你：好，安装。
funcoding skills add anthropics/skills/pdf --json
{ "ok": true, "installed": [{ "dir": "~/.claude/skills/pdf", "files": 12 }] }
智能体：已安装到 ~/.claude/skills/pdf。新开一个会话，输入 /pdf 就能使用。
给智能体用
cli setup 让智能体知道什么时候、怎么使用 funcoding 命令；登录后才能调用网站接口。
全局安装 funcoding 命令
已安装旧版本时升级。之后在终端和智能体里都可以直接运行 funcoding。
跳过这一步：
--no-global为智能体安装 funcoding-cli Skill
Skill 是一份说明：有哪些命令、什么时候用、安装前先检查并征得你的同意。智能体读到它才会主动调用 funcoding。安装到本机检测到的各智能体的用户目录，如 ~/.claude/skills/funcoding-cli/。
跳过这一步：
--no-agent-skills登录 funcoding.ai
网站接口都要授权。命令会打开浏览器，在网页上点「允许」。没有浏览器的环境（CI、远程容器）在个人中心创建 API Key，设置为环境变量 FUNCODING_API_KEY。
funcoding auth login
cli upgrade 升级本工具时，会一并刷新已安装的 Skill。
只安装 Skill，不全局安装命令（智能体会改用 npx 运行）：
npx skills add https://funcoding.ai
命令
每条命令都可以加 --help 查看用法。
funcoding 可以简写为 fun，例如：fun skills find pdf
基础
- funcoding cli setup
- 全局安装本工具，并为本机的智能体安装 funcoding-cli Skill。
- funcoding cli upgrade
- 升级到最新版本，并刷新已安装的 funcoding-cli Skill。
- funcoding info [<field>]
- 查看环境信息：版本、登录状态、本机的智能体和 Skill 目录。
- funcoding help [<command>]
- 查看帮助；每条命令也都可以加 --help。
Skill
- funcoding skills find <query>
- 按关键词查找 Skill。
- funcoding skills info <id>
- 查看描述、文件清单和 SKILL.md 全文，供智能体在安装前检查。
- funcoding skills add <id>...
- 安装一个或多个 Skill，也可以直接粘贴网站上的详情页地址。
- funcoding skills list
- 列出各智能体在用户目录和当前项目中已安装的 Skill。
- funcoding skills update [<name>]
- 按原来源重新安装；加 --check 只检查是否有更新。
- funcoding skills remove <name>...
- 删除通过 funcoding-cli 安装的 Skill，删除前自动备份。
MCP
- funcoding mcp find <query>
- 按关键词查找 MCP Server。
- funcoding mcp info <id>
- 查看可用的启动方式，以及需要提供的环境变量或请求头。
- funcoding mcp add <id>
- 写入智能体的 MCP 配置，必填项用 --env 或 --header 提供。
- funcoding mcp list
- 列出已配置的 MCP Server。
- funcoding mcp remove <name>...
- 删除 MCP Server 配置，修改前自动备份原文件。
收藏与清单
- funcoding auth login | logout | status
- 在浏览器中授权登录、退出登录、查看当前账号。
- funcoding favorites list
- 列出你在网站上收藏的 Skill 和 MCP Server。
- funcoding favorites add <id>...
- 只安装指定的收藏，自动区分 Skill 和 MCP Server。
- funcoding favorites sync
- 一次安装全部收藏，已安装的自动跳过。
- funcoding lists add <link>
- 安装别人分享的清单。
热点与文档
- funcoding news list
- 查看当前 AI 热榜。
- funcoding news daily [<date>]
- 查看某一天的 AI 日报，不写日期时为最新一期。
- funcoding docs search <query>
- 搜索站内中文文档，可用 --agent 按智能体筛选。
- funcoding docs fetch <agent/path>
- 读取文档全文（Markdown），附官方来源和核实日期。
使用约定
命令不会中途提问。需要确认的操作，用参数指定（如 --force）。
- --json
- stdout 只输出一个 JSON 对象。成功时为 { "ok": true, … }；失败时为 { "ok": false, "error": { "code", "message", "hint" } }，hint 是下一步可以运行的命令。
- --agent
- 指定安装到哪个智能体：claude-code、codex、cursor，多个用逗号分隔，all 表示本机检测到的全部。不指定时默认 claude-code，在 Codex 或 Cursor 里请明确指定。
- --project
- 安装到当前项目，可以随仓库提交，团队共用。不加时安装到用户目录，对所有项目生效。
安装位置
位置取自各智能体的官方文档，具体以官方文档为准。
| --agent | Skill | MCP |
|---|---|---|
| claude-code | ~/.claude/skills/ .claude/skills/ | claude mcp add-json --scope user .mcp.json |
| codex | ~/.agents/skills/ .agents/skills/ | ~/.codex/config.toml .codex/config.toml |
| cursor | ~/.cursor/skills/ .cursor/skills/ | ~/.cursor/mcp.json .cursor/mcp.json |
第一行为用户目录，第二行为当前项目（--project）。
安全说明
- Skill 会按 SKILL.md 的指示执行操作，并可能运行其中的脚本。funcoding-cli Skill 要求智能体在安装前先用 skills info 检查内容，并征得你的同意。
- funcoding-cli 只从 GitHub 下载 Skill 所在目录的文件，并拒绝任何超出目标目录的路径；单个 Skill 最多 200 个文件、10 MB。
- 覆盖、删除 Skill 和修改 MCP 配置前，都会把原内容备份到 CLI 的配置目录（macOS 和 Linux 为 ~/.config/funcoding/，Windows 为 %APPDATA%\funcoding）。
- MCP 需要的密钥只通过命令参数写入对应智能体的配置文件，不会上传到网站。
- 登录凭证保存在 CLI 配置目录的 credentials.json，只有你自己可读。每个账号每分钟最多请求 60 次、每天 3000 次。