WorkBuddy 是腾讯推出的全场景 AI 办公工作台，不仅能对话，还能实际执行任务、操作文件。但你知道吗？通过 MCP（模型上下文协议），WorkBuddy 还可以接入腾讯自家的混元大模型，实现文本对话和 AI 生图能力。

本文记录了我真实操作的全过程，从零开始搭建混元 MCP Server，配置到 WorkBuddy 中，最终成功调用混元模型进行对话和生图。全程实操，踩过的坑都记录下来了，照着做就能复现。

| 腾讯云账号 | 需要开通混元服务 |

| TokenHub API Key | 混元 OpenAI 兼容接口的鉴权密钥 |

| Python 3.12+ | 用于运行 MCP Server 脚本 |

混元大模型通过腾讯云 TokenHub 提供 OpenAI 兼容接口，需要创建一个专门的 API Key。

登录腾讯云控制台，访问 TokenHub 控制台：https://console.cloud.tencent.com/tokenhub/

进入 API Key 管理页面，点击「创建 API Key」

首先创建一个隔离的 Python 虚拟环境并安装依赖：



# 创建虚拟环境

python -m venv hunyuan-env


# 激活环境（Windows）

hunyuan-env\Scripts\activate


# 安装依赖

pip install mcp httpx



文本对话调用混元 OpenAI 兼容接口：


#!/usr/bin/env python3
"""腾讯混元 Hunyuan MCP Server
提供 hunyuan_chat（文本对话）和 hunyuan_image（生图）两个工具
"""

import os
import json
import base64
import asyncio
from pathlib import Path

import httpx
from mcp.server import Server
from mcp.server.stdio import stdio_server
from mcp import types

API_KEY = os.environ.get("HUNYUAN_API_KEY", "")
BASE_URL = "https://tokenhub.tencentmaas.com/v1"

server = Server("hunyuan")

TOOLS = [
    types.Tool(
        name="hunyuan_chat",
        description="腾讯混元文本对话",
        inputSchema={
            "type": "object",
            "required": ["message"],
            "properties": {
                "message": {"type": "string", "description": "用户消息"},
                "system_prompt": {"type": "string", "description": "系统提示词"},
                "model": {"type": "string", "default": "hy3"},
            }
        }
    ),
    types.Tool(
        name="hunyuan_image",
        description="腾讯混元生图",
        inputSchema={
            "type": "object",
            "required": ["prompt"],
            "properties": {
                "prompt": {"type": "string", "description": "图片描述"},
                "size": {"type": "string", "default": "1024:1024"},
            }
        }
    ),
]


# ... 工具处理逻辑详见完整代码




写完后先验证脚本能正常加载：


python -c "
import importlib.util
spec = importlib.util.spec_from_file_location('server', 'server.py')
mod = importlib.util.module_from_spec(spec)
spec.loader.exec_module(mod)
print('Server name:', mod.server.name)
print('Tools:', [t.name for t in mod.TOOLS])
"



找到 WorkBuddy 的 MCP 配置文件，路径为：

在 WorkBuddy 界面打开「连接器管理」→「自定义连接器」

配置完成后，我直接对 WorkBuddy 说：

Token 消耗：prompt=21, completion=18, total=39 tokens。按 hy3 定价（输入1元/百万tokens，输出4元/百万tokens），这一次对话花费约 0.0001 元，几乎可以忽略。

生图测试时遇到了混元平台 504 网关超时（平台侧临时问题），这是正常的，重试即可。混元生图首次开通赠送 50 次免费额度，足够测试使用。

| 文本对话（hy3） | 输入1元/百万tokens，输出4元/百万tokens | 无 |

对比其他主流模型，混元 hy3 的定价非常有竞争力，尤其适合日常高频使用场景。

最初以为混元 API 用的是腾讯云 CAM 的 SecretId/SecretKey，折腾了好几轮才发现混元 OpenAI 兼容接口需要的是 TokenHub API Key。两者完全不同：

 格式，用于混元 OpenAI 兼容接口

WorkBuddy 的「自定义连接器」读取的是 

（不带点前缀）。如果配置写到了 

MCP 2.0 的 Python SDK API 有变化，不能用旧版装饰器。需要用 

通过 MCP 协议接入混元大模型，WorkBuddy 的能力得到了进一步扩展：

：hy3 模型中文能力强，适合日常问答、写作、翻译

：混元生图擅长中国元素、东方美学风格

：对话费用几乎可以忽略，生图有50次免费额度

：MCP Server 跑在本地，数据不出机器

整个过程不需要高深的技术背景，跟着教程一步步操作即可完成。如果你也用 WorkBuddy，强烈推荐试试接入混元，体验腾讯自家大模型的能力。

本文为原创实操教程，基于真实操作记录。如有问题欢迎在评论区交流。

手把手教你用 WorkBuddy 接入腾讯混元大模型，实现 AI 对话与生图

通过 MCP（模型上下文协议），WorkBuddy 还能接入腾讯混元大模型，实现文本对话与 AI 生图。本文记录从零搭建混元 MCP Server 到配置调用的完整实操，踩坑全记录。

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腾讯WorkBuddy接入混元大模型教程：通过MCP协议实现文本对话和AI生图功能，详细步骤包括获取TokenHub API Key、搭建Python MCP Server、配置WorkBuddy连接器，并附混元模型定价和常见问题解决方案。

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