跳过安装。2 分钟内即可运行。
在 cloud.anythingmcp.com 开始免费试用,一键添加 Cohere,然后将你的 AI 客户端(Claude、ChatGPT、Copilot 或 Cursor)指向生成的 MCP 端点。无需 Docker,无需 git clone,无需任何工程经验。
摘要
用你自己的 API 密钥使用 Cohere:Command 模型基于你的文档作答并给出引用,用于语义搜索的嵌入向量,搜索结果重排序,语音转文字,文档图片解析,token 计数,以及查看账户的模型、数据集、批处理和嵌入任务。
试试这样问
Cohere 的示例提示
点击任意提示即可复制,然后粘贴到 Claude、ChatGPT、Cursor、Gemini、Copilot 或 OpenClaw 中,在该连接器上运行。
Claude 是 AI,可能会出错。请核对回答。
💡 无需安装? 直接使用 cloud.anythingmcp.com。 登录、点击 Connectors → Cohere、粘贴凭证、生成 MCP API key,即可完成。无 Docker、无
git clone、无本地服务器。
Cohere + Cursor
用你自己的 API 密钥使用 Cohere:Command 模型基于你的文档作答并给出引用,用于语义搜索的嵌入向量,搜索结果重排序,语音转文字,文档图片解析,token 计数,以及查看账户的模型、数据集、批处理和嵌入任务。
前提条件
完整的设置说明已内置在连接器中 (在 store 中选择连接器时可见)。所需环境变量:
COHERE_API_KEY
步骤 1 — 获取凭证
设置大约需要 2 分钟。你需要一个 Cohere 账户;试用密钥免费。
- 在 https://dashboard.cohere.com 注册,打开 API Keys(https://dashboard.cohere.com/api-keys)。
- 复制试用密钥;或者先在 Billing 中添加付款方式,再创建生产密钥。
- 把它粘贴到
COHERE_API_KEY,不要带Bearer字样。连接器以Authorization: Bearer发送密钥,且只发给 Cohere。 - 安装连接器并运行
cohere_check_api_key或cohere_list_models来检查密钥。
哪些工具会产生费用:cohere_chat、cohere_embed、cohere_rerank、cohere_transcribe_audio 和 cohere_parse_document 会运行模型。使用生产密钥时每次调用都会计费:对话按输入和输出 token 计费,嵌入按 token 或图片计费,重排序按每次最多 100 个文档的搜索计费(较长的文档按多个计)。试用密钥免费,但有每分钟和每月的限制,且不得用于商业用途。AI 会在大规模或重复调用前征求你的确认,并设置 max_tokens 来限制对话回复长度。cohere_tokenize、cohere_detokenize、cohere_check_api_key 以及所有列表和读取工具都不收费。
模型:ID 会变化,所以请用 cohere_list_models(可按 endpoint 筛选 chat、embed 或 rerank)查看最新列表,用 cohere_get_model 查看单个模型的上下文长度、功能和端点。
- 对话:
command-a-03-2025(默认选择)、command-a-reasoning-08-2025(推理)、command-a-vision-07-2025(图像)、command-a-translate-08-2025(翻译)、command-r7b-12-2024(小巧便宜)。 - 嵌入:
embed-v4.0(文本和图片)、embed-v5.0-pro、embed-v5.0-fast、embed-multilingual-v3.0。 - 重排序:
rerank-v5.0-fast(默认)、rerank-v5.0-pro(更准确)、rerank-v3.5。 - 转写:
cohere-transcribe-03-2026。解析:parse-v5.0。
带引用的回答:cohere_chat 接收 model 和 messages,一次性返回完整回复。传入 documents(普通字符串,或带 id 和包含 title、snippet 的 data 的对象)即可得到基于文档的回答,回复中会带有指向这些文档的 message.citations。response_format 强制输出 JSON,tools 增加函数调用,thinking 的 type 设为 disabled 可关闭推理模型的推理。
语义搜索:cohere_embed 把最多 96 段文本(或以 data URI 表示的图片)转为向量;存储的内容用 input_type search_document,查询用 search_query。这里默认使用 embed-v4.0,256 维(output_dimension 可选 256、512、1024 或 1536)。cohere_rerank 按与查询的相关度对最多 1,000 个文档排序,返回包含 index(在你列表中的位置)和 0 到 1 之间 relevance_score 的 results;top_n 只保留最好的几条。
音频和文档:cohere_transcribe_audio 接收音频文件的公开链接(flac、mp3、mpeg、mpga、ogg、wav,通过本连接器最大 10 MB)以及必填的 language(ISO-639-1);连接器会下载文件并上传到 Cohere。cohere_parse_document 把页面图片(扫描件、照片、截图;公开链接或最大 20 MB 的 data URI)转换为内嵌表格的 Markdown,或转换为版面块。暂不支持 PDF。
Token:cohere_tokenize 按模型统计文本的 token 数,例如在对话调用之前;cohere_detokenize 把 token ID 还原为文本。
账户数据:cohere_list_datasets、cohere_get_dataset 和 cohere_get_dataset_usage(已用存储,每个组织上限 10 GB);Batch API 任务用 cohere_list_batches 和 cohere_get_batch;嵌入任务用 cohere_list_embed_jobs 和 cohere_get_embed_job。
数据格式:对话返回 message.content[](type 为 text、带 text 的条目)、finish_reason(COMPLETE、MAX_TOKENS、STOP_SEQUENCE、TOOL_CALL、ERROR)以及记录计费输入和输出 token 的 usage.billed_units。嵌入向量位于 embeddings.float,按文本顺序每段一个向量。日期为 UTC 的 ISO 8601 格式。
分页:cohere_list_models 和 cohere_list_batches 返回 next_page_token;AI 会把它作为 page_token 传回,直到它为空。cohere_list_datasets 使用 limit 和 offset 分页。
安装时关闭的工具:没有。全部 17 个工具都已启用,且没有任何工具会删除数据。
限制:每次嵌入调用最多 96 段文本,每次重排序最多 1,000 个文档;音频最大 10 MB,文档图片最大 20 MB。试用密钥的每分钟和每月限制较低。
常见错误:400 表示请求有误(例如模型不接受的参数,或超过 96 段文本);401 表示密钥错误;402 表示需要付款方式(请在 Billing 中添加);404 表示模型、数据集、批处理或任务不存在;422 表示请求无法处理;429 表示达到速率限制(AI 会等待,而不是循环重试);499 表示请求已取消;500 和 503 是 Cohere 端的问题,请稍后重试一次。
该连接器不进行流式回复,也不创建、取消或删除数据集、批处理和嵌入任务。Classify、Summarize、Generate、connectors 和微调已被 Cohere 弃用,因此不包含在内。
步骤 2 — 安装 adapter
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/HelpCode-ai/anythingmcp/main/docker-compose.quickstart.yml -o docker-compose.yml
printf 'JWT_SECRET=%s\nENCRYPTION_KEY=%s\n' "$(openssl rand -hex 32)" "$(openssl rand -hex 32)" > .env
docker compose up -d
步骤 3 — 在 Cursor 中添加连接器
你的服务器 URL: 在 AnythingMCP 中打开 MCP Servers → 此连接器所在的服务器,复制它的 URL(
https://cloud.anythingmcp.com/mcp/…)。本指南中出现YOUR_SERVER_ID的地方都用它替换。
Cursor 从 ~/.cursor/mcp.json 读取 MCP 服务器。添加以下条目:
{
"mcpServers": {
"anythingmcp": {
"url": "https://cloud.anythingmcp.com/mcp/YOUR_SERVER_ID",
"headers": { "X-API-Key": "YOUR_MCP_API_KEY" }
}
}
}
- 在 AnythingMCP 的 MCP Servers → 你的服务器 → API keys 中创建 MCP API 密钥,并用它替换
YOUR_MCP_API_KEY。 - 保存文件并重启 Cursor。
- 打开 Cursor → Settings → MCP,确认
anythingmcp已列出并处于已连接状态。 - 开始对话,智能体现在可以调用
Cohere的工具。
可用工具
| Tool | What it does |
|---|---|
cohere_list_models | List the Cohere models available to this key, with endpoints they serve (chat, embed, rerank), context length, features and whether they… |
cohere_get_model | Read one Cohere model by name: endpoints, default endpoints, context length, features (e.g. tools, vision, reasoning), tokenizer URL and… |
cohere_check_api_key | Check that the Cohere API key is valid and active; returns valid plus the organization and owner ids |
cohere_chat | Ask a Cohere Command model and get its reply (Chat API v2, non-streaming) |
cohere_embed | Turn up to 96 texts (or images as data URIs) into embedding vectors for semantic search, clustering or classification (Embed API v2) |
cohere_rerank | Order a list of documents by relevance to a query (Rerank API v2) and return the top results with their index in the list and a… |
cohere_transcribe_audio | Transcribe speech in an audio file to text with Cohere Transcribe |
cohere_parse_document | Parse an image of a document page (scan, photo, screenshot) into markdown, with tables inlined, or into layout blocks (Parse API v2) |
cohere_tokenize | Split a text into tokens with the tokenizer of a Cohere model and return the token ids and token strings, e.g. to count tokens before a… |
cohere_detokenize | Turn a list of token ids back into text with the tokenizer of a Cohere model |
cohere_list_datasets | List the datasets of the Cohere account (inputs for embed jobs, batches and fine-tuning) with id, name, type, validation status and… |
cohere_get_dataset | Read one Cohere dataset: name, type, validation status and error, schema, size and its parts |
cohere_get_dataset_usage | Read how much dataset storage the Cohere organization uses, in bytes (the limit is 10 GB per organization) |
cohere_list_batches | List the Batch API jobs of the Cohere account with id, name, model, status, input and output dataset ids and request counts |
cohere_get_batch | Read one Cohere batch job: status, model, input and output dataset ids, request counts (succeeded, failed) and timestamps |
cohere_list_embed_jobs | List the embed jobs of the Cohere account with job id, name, status, model, input and output dataset ids and creation time |
cohere_get_embed_job | Read one Cohere embed job: status (processing, complete, cancelling, cancelled, failed), model, truncate setting, input dataset and the… |
示例提示
- “只用这三段政策摘录回答关于我们退货期限的问题,并标出每句话来自哪段摘录。”
- “这 20 条商品描述中,哪些最符合冬季防水登山靴?请重排序并给出前 5 条及其分数。”
- “这段合同文本在 command-a-03-2025 下有多少个 token?”
- “把 https://example.com/scans/invoice-0425.png 这张扫描发票转换成 Markdown,包括明细表格。”
- “我的 Cohere 嵌入任务和批处理中,哪些还在运行?有没有失败的?”
FAQ
Cursor 免费套餐支持自定义 MCP 服务器吗? 支持,Hobby、Pro 和 Business 套餐均可使用 MCP。
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