MCP 接入 — AI陪练

写入 MCP 配置

在你客户端的 MCP 配置文件里加入以下内容（Claude Code 为 ~/.claude.json、Cursor 为 mcp.json、Codex 为 config.toml）：

mcp.json

{
  "mcpServers": {
    "aipeilian": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "aipeilian-mcp@latest"],
      "env": {
        "AIPEILIAN_API_KEY": "sk-your-key-here",
        "AIPEILIAN_INDUSTRY": "saas",
        "AIPEILIAN_LANG": "zh-CN"
      }
    }
  }
}

重启客户端，确认连接

重启你的客户端，在工具列表里看到 aipeilian 前缀的工具即接入成功。无 API Key 也可启动——匿名模式每天 5 场免费对练。

terminal · 验证连接

$ npx -y aipeilian-mcp@latest --check
✓ server ready · 5 tools · 30 scenarios · 6 industry coaches
✓ scoring engine v2 · 8 course-building skills available

对你的 Agent 说一句话，开练

不需要记忆任何命令。直接说「陪我练一场客户砍价」或「用医药教练练一次科室会」，Agent 会自动调用工具完成整场对练并生成复盘。

对话示例 · Claude Code

> 用 SaaS 教练陪我练一次续约谈判，客户预算砍了三成

↳ practice_list_scenarios(industry="saas")
↳ practice_start(scenario="renewal-negotiation", persona="cost-sensitive", difficulty=8)

【张经理 · 成本敏感型 IT 负责人 已入场】
"今年预算砍了 30%，你们这个报价我很难往上提。"

（你的每一次回复都会实时进入六维评分，结束后自动生成复盘报告）

TOOLS · 提供的能力

五个工具，覆盖从建课到复盘的全流程

Tool	作用	关键参数
`practice_list_scenarios`	列出对练场景，可按行业（医药 / SaaS / 工业品 / 零售 / 酒旅 / 电销）与类别筛选	`industry` `category` `difficulty`
`practice_start`	开启一场对练：注入 AI 客户人格、形象与开场白，返回会话 ID	`scenario` `persona` `difficulty`
`practice_reply`	提交你的话术，返回 AI 客户下一步反应 + 本轮六维得分增量	`session_id` `message`
`practice_report`	结束对练，生成复盘报告：总分、逐句点评、改写建议、进步对比	`session_id`
`course_build`	调用建课管线：由场景 Skill 组合「创建课程 / 创建 AI 客户 / 创建闪卡」底层接口	`skill` `materials` `industry`

practice_reply · 返回示例

{
  "customer_reply": "……那当然是不折腾。你说说怎么保障？",
  "score_delta": { "需求挖掘": +2.4, "情绪掌控": +0.3 },
  "coach_note": "先接住情绪再拉回价值锚点，没有急着让价。",
  "compliance_warning": null,
  "session_state": { "round": 2, "momentum": "leading" }
}

FAQ · 常见问题

MCP 和 Skill 接入有什么区别？

MCP 是独立运行的评分引擎服务：对练状态、评分模型、报告生成、建课管线都在服务端，适合持久会话与团队数据沉淀。Skill 是把建课管线与教练规则注入 Agent 上下文的轻量文件，零依赖、完全本地。

业界预制场景和行业教练是内置的吗？

是的。四大运营场景（拜访预演、销冠案例复刻、新品速成、异议处理攻防）与六位行业教练（医药、SaaS、工业品、零售、酒旅、电销）均内置，可通过 AIPEILIAN_INDUSTRY 指定默认行业。

评分是规则还是模型？

混合架构：六维框架与硬性规则（如「过早让价检测」「合规话术红线」）由规则引擎保障稳定性，逐句点评与改写建议由大模型生成，两者交叉校验后输出。医药等强合规行业会额外返回 compliance_warning 字段。

数据会离开我的机器吗？

对练文本仅用于生成本场评分，默认 24 小时后删除；团队版支持私有化部署评分引擎，数据全程不出内网。

一段 JSON，你的 Agent
就多了一位销售教练

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凡是说 MCP 的，都能接

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不想跑服务？还有更轻的方式

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