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Category: OtherAPI key required

Modelscope Api

魔塔社区（ModelScope）API 封装。支持模型/数据集/技能中心/MCP广场/创空间（Studio）的查询、搜索、下载。所有变更操作（部署、删除、安装等）需要用户明确确认。触发词：「魔塔」「mota」「使用mota」「ModelScope」「查模型」「搜MCP」「技能中心」「魔塔下载」。

personAuthor: chenghd511hubclawhub
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魔塔社区（ModelScope）API 完整手册

概述

本 Skill 封装魔塔社区全部可用 API，包括：模型库、数据集、技能中心（80K+ 技能）、MCP 广场（9.4K+ 服务器）。支持Token自动引导注册。

两种响应格式注意：

  • /api/v1/*（旧）：PascalCase → {"Code": 200, "Data": {...}}
  • /openapi/v1/*（新）：snake_case → {"success": true, "data": {...}}

第一步：Token 设置（首次使用必读）

⚠️ 安全警告：此技能包含只读操作和变更操作。部署、删除、安装等变更操作需要你明确确认。请使用最小必要权限的 Token。

权限建议

| 操作类型 | 所需权限 | 说明 | |---------|---------|------| | 只读操作（搜索、查询） | 读取权限 | 无需 Token，公开可用 | | 下载操作（模型、数据集） | 下载权限 | 需要 Token | | 变更操作（创建、部署、删除） | 写入权限 | 必须明确用户确认 |

💡 建议：优先使用只读 Token，仅在需要下载/部署时才提供写入权限。

Token 获取与使用原则

🔒 核心原则：Token 只在当前会话中使用，不写入任何文件，不保存到记忆。

Token 优先级（从上到下）：

  1. 环境变量 MODELSCOPE_API_TOKEN（最安全，推荐）
  2. 直接提供（没有环境变量时，AI 会直接询问你）

没有 Token 时：直接告诉 AI「我的魔塔 Token 是 xxx」，AI 会在本次会话中使用它，执行完即丢弃。

情况 A：已有 Token

方式一（推荐）：设置环境变量

export MODELSCOPE_API_TOKEN="ms-xxxxxx"

方式二：直接告诉 AI（AI 不会记录，仅当前会话使用）

没有 Token → 引导注册：

  1. 打开注册页面：https://www.modelscope.cn/my/overview
  2. 用手机号/支付宝/钉钉完成注册登录
  3. 登录后，点右上角头像 → 「访问令牌」(Access Token)
  4. 点「新建令牌」，填写名称（如 workbuddy）
  5. ⚠️ 重要：权限选择「只读」或「下载」，除非你需要部署功能，否则不要选「全部」
  6. 复制生成的 Token（格式：ms-xxxxxx），只显示一次，务必保存

⚠️ Token 即密码，不要提交到 GitHub。

获取 Token 后，直接告诉 AI 或设置环境变量，AI 在当前会话中使用后即丢弃，不记录。

能力一：技能中心（Skills）

总技能数：80,505+

1.1 搜索/列出技能

curl -s "https://www.modelscope.cn/openapi/v1/skills?page_number=1&page_size=10&search=股票" | python -m json.tool

Query 参数：

| 参数 | 类型 | 说明 | |------|------|------| | page_number | int | 页码，默认 1 | | page_size | int | 每页数量，默认 10 | | search | string | 搜索关键词（匹配 display_name） |

无需 Token 即可访问。

响应示例：

{
  "success": true,
  "data": {
    "total": 80505,
    "skills": [
      {
        "id": "@Alipay/alipay-payment-integration",
        "display_name": "支付宝支付集成skill",
        "description": "...",
        "category": "developer-tools",
        "view_count": 21881,
        "downloads": 2069
      }
    ]
  }
}

1.2 获取技能详情（含安装命令）

curl -s "https://www.modelscope.cn/openapi/v1/skills/@Alipay/alipay-payment-integration" | python -m json.tool

返回额外字段 install_command（3 种安装方式）：

{
  "install_command": [
    "npx skills add https://modelscope.cn/skills/@Alipay/alipay-payment-integration",
    "curl -fsSL https://modelscope.cn/skills/install.sh | bash -s -- @Alipay/alipay-payment-integration",
    "pip install --upgrade modelscope && modelscope skills add @Alipay/alipay-payment-integration"
  ]
}

1.3 下载技能（需 Token）

🔒 下载操作：需要 Token 权限，但不会修改账户数据。

from modelscope.hub.api import HubApi

api = HubApi(token="ms-xxxxxx")
skill_dir = api.download_skill(skill_id="@Alipay/alipay-payment-integration")
print(f"技能已下载到: {skill_dir}")

⚠️ 安装到本地前，请确认该技能的来源和用途。


底层 API（一般不直接调用）：

GET /api/v1/skills/{path}/{name}/archive/zip/master Header: Cookie: m_session_id={token}


### 1.4 技能分类列表

| 分类 ID | 说明 |
|----------|------|
| `developer-tools` | 开发工具 |
| `ai-media` | AI 媒体 |
| `skill-management` | 技能管理 |
| `cloud-devops` | 云 DevOps |
| `frontend-development` | 前端开发 |
| `code-quality-testing` | 代码质量测试 |
| `marketing-seo` | 营销 SEO |
| `ai-automation` | AI 自动化 |
| `doc-processing` | 文档处理 |

---

## 能力二：MCP 广场

> 总 MCP 服务器数：**9,477+**

### 2.1 搜索/列出 MCP 服务器

```bash
curl -s -X PUT "https://www.modelscope.cn/openapi/v1/mcp/servers" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"filter": {"category": "developer-tools"}, "page_number": 1, "page_size": 10, "search": ""}' | python -m json.tool

Body 参数：

| 参数 | 类型 | 说明 | |------|------|------| | filter.category | string | 分类过滤（见下方分类表） | | filter.tag | string | 标签过滤 | | filter.is_hosted | bool | 是否只查托管服务器 | | page_number | int | 页码，默认 1 | | page_size | int | 每页数量，最大 100，默认 20 | | search | string | 搜索（匹配中文名/英文名/作者） |

filter 中的多个条件取交集；search 与 filter 可组合使用。

无需 Token 即可访问列表。

响应示例：

{
  "success": true,
  "data": {
    "total_count": 9477,
    "mcp_server_list": [
      {
        "id": "@modelcontextprotocol/fetch",
        "name": "Fetch网页内容抓取",
        "chinese_name": "Fetch网页内容抓取",
        "description": "该服务器使大型语言模型能够检索和处理网页内容...",
        "categories": ["browser-automation"],
        "view_count": 457094
      }
    ]
  }
}

2.2 获取 MCP 服务器详情（含配置）

curl -s "https://www.modelscope.cn/openapi/v1/mcp/servers/@modelcontextprotocol/fetch?get_operational_url=true" | python -m json.tool

返回关键字段：

| 字段 | 说明 | |------|------| | server_config | MCP 客户端配置（command + args），直接用于 mcp.json | | readme | 服务器说明文档（Markdown） | | is_hosted | 是否已触发托管服务 | | is_verified | 是否官方认证 | | env_schema | 环境变量 JSON Schema（如需配置 API Key） | | source_url | 源码地址（通常是 GitHub） | | github_stars | GitHub 星标数 |

server_config 示例（直接复制到 MCP 客户端配置）：

{
  "mcpServers": {
    "fetch": {
      "command": "uvx",
      "args": ["mcp-server-fetch"]
    }
  }
}

2.3 获取用户运行中的 MCP 服务器（需 Token）

curl -s "https://www.modelscope.cn/openapi/v1/mcp/servers/operational" \
  -H "Authorization: Bearer ms-xxxxxx" | python -m json.tool

⚠️ 此端点必须传 Token，否则返回 401。

2.4 MCP 分类列表（27 个）

| 分类 ID | 说明 | 分类 ID | 说明 | |---------|------|---------|------| | ai-gc | AI 生成 | browser-automation | 浏览器自动化 | | communication | 通讯 | content-management-systems | 内容管理 | | databases | 数据库 | data-platforms | 数据平台 | | developer-tools | 开发工具 | entertainment-and-media | 娱乐媒体 | | finance | 金融 | file-systems | 文件系统 | | image-and-video-processing | 图像视频 | knowledge-and-memory | 知识记忆 | | location-services | 位置服务 | monitoring | 监控 | | note-taking | 笔记 | other | 其他 | | os-automation | 系统自动化 | research-and-data | 研究数据 | | search | 搜索 | travel-and-transportation | 出行交通 | | version-control | 版本控制 | cloud-platforms | 云平台 | | art-and-culture | 艺术文化 | calendar-management | 日历管理 |

能力三：模型库（Models）

总模型数：194,001+

3.1 列出模型

curl -s -X PUT "https://www.modelscope.cn/api/v1/models" \
  -H "Authorization: Bearer ms-xxxxxx" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"page_number": 1, "page_size": 10, "search": "llama"}' | python -m json.tool

⚠️ 模型 API 使用旧格式（/api/v1/，PascalCase）

响应格式：

{
  "Code": 200,
  "Success": true,
  "Data": {
    "TotalCount": 194001,
    "Models": [...]
  }
}

3.2 获取模型详情

curl -s "https://www.modelscope.cn/api/v1/models/{owner}/{name}" \
  -H "Authorization: Bearer ms-xxxxxx" | python -m json.tool

3.3 下载模型

curl -s "https://www.modelscope.cn/api/v1/models/{owner}/{name}/archive/zip/{rev}" \
  -H "Authorization: Bearer ms-xxxxxx" -o model.zip

或用 SDK（推荐）：

from modelscope.hub.api import HubApi
api = HubApi(token="ms-xxxxxx")
model_dir = api.download_model(model_id="qwen/Qwen-7B")

3.4 常用模型端点汇总

| 端点 | 方法 | 说明 | |------|------|------| | /api/v1/models | PUT | 列出模型（分页/搜索） | | /api/v1/models/{owner}/{name} | GET | 获取模型详情 | | /api/v1/models/{owner}/{name}/archive/zip/{rev} | GET | 下载模型（ZIP） | | /api/v1/models/{owner}/{name}/repo/tag | POST | 创建标签 | | /api/v1/models/{owner}/{name}/repo/files | GET | 获取模型文件列表 |

能力四：数据集（Datasets）

4.1 列出数据集

curl -s -X PUT "https://www.modelscope.cn/api/v1/datasets" \
  -H "Authorization: Bearer ms-xxxxxx" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"page_number": 1, "page_size": 10, "search": "finance"}' | python -m json.tool

4.2 获取数据集详情

curl -s "https://www.modelscope.cn/api/v1/datasets/{namespace}/{name}" \
  -H "Authorization: Bearer ms-xxxxxx" | python -m json.tool

4.3 获取数据集文件树

curl -s "https://www.modelscope.cn/api/v1/datasets/{namespace}/{name}/repo/tree" \
  -H "Authorization: Bearer ms-xxxxxx" | python -m json.tool

4.4 常用数据集端点汇总

| 端点 | 方法 | 说明 | |------|------|------| | /api/v1/datasets | PUT | 列出数据集 | | /api/v1/datasets/{ns}/{name} | GET | 获取数据集详情 | | /api/v1/datasets/{ns}/{name}/repo/tree | GET | 获取文件树 | | /api/v1/datasets/{ns}/{name}/archive/zip/{rev} | GET | 下载数据集（ZIP） |

能力五：创空间（Studios）

创空间（Studio）提供 MCP 工具和 HTTP API 两种操作方式。

前置条件：需要 MODELSCOPE_API_TOKEN，获取方式见「第一步：Token 设置」。

⚠️ 【重要】变更操作需要用户明确确认：以下操作会创建、修改或删除资源，执行前必须获得用户确认。

5.1 MCP 工具（推荐）

配置 ModelScope MCP 服务后，可直接调用以下工具：

| 操作类型 | 操作 | 工具 | 说明 | |---------|-----|-----|------| | 🔒 只读 | 获取用户信息 | getCurrentUser | 获取当前用户名 | | ⚠️ 变更 | 创建创空间 | createStudio | 需确认 - 在账户中创建新资源 | | 🔒 只读 | 获取创空间详情 | getStudio | 查看现有资源 | | ⚠️ 变更 | 更新设置 | updateStudioSettings | 需确认 - 修改配置 | | ⚠️ 变更 | 部署（启动/重启） | deployStudio | 需确认 - 触发构建和部署 | | ⚠️ 变更 | 停止 | stopStudio | 需确认 - 停止服务 | | 🔒 只读 | 获取日志 | getStudioLogs | 查看运行日志 | | 🔒 只读 | 环境变量列表 | listStudioSecrets | 查看变量（不含值） | | ⚠️ 变更 | 添加环境变量 | addStudioSecret | 需确认 - 添加新变量 | | ⚠️ 变更 | 更新环境变量 | updateStudioSecret | 需确认 - 修改变量 | | ⚠️ 变更 | 删除环境变量 | deleteStudioSecret | 需确认 - 删除变量 |

5.2 HTTP API（MCP 不可用时的备选）

基础地址：https://modelscope.cn/openapi/v1，所有请求需携带 Authorization: Bearer ${MODELSCOPE_API_TOKEN}。

MCP 服务管理（配置 MCP 前使用）

| 操作类型 | 操作 | 方法 | 端点 | |---------|-----|------|------| | 🔒 只读 | 查询 MCP 服务详情 | GET | /mcp/servers/{id}?get_operational_url=true | | ⚠️ 变更 | 部署 MCP 服务 | POST | /mcp/servers/{id}/deploy （需确认） |

创空间操作

| 操作类型 | 操作 | 方法 | 端点 | Body | |---------|-----|------|------|------| | 🔒 只读 | 获取当前用户 | GET | /users/me | — | | ⚠️ 变更 | 创建创空间 | POST | /studios | {owner, repo_name, ...} （需确认） | | 🔒 只读 | 获取创空间详情 | GET | /studios/{owner}/{repo_name} | — | | ⚠️ 变更 | 更新创空间设置 | PATCH | /studios/{owner}/{repo_name}/settings | （需确认） | | ⚠️ 变更 | 部署创空间 | POST | /studios/{owner}/{repo_name}/deploy | （需确认） | | ⚠️ 变更 | 停止创空间 | POST | /studios/{owner}/{repo_name}/stop | （需确认） | | 🔒 只读 | 获取日志 | GET | /studios/{owner}/{repo_name}/logs/{log_type} | — | | 🔒 只读 | 获取环境变量列表 | GET | /studios/{owner}/{repo_name}/secrets | — | | ⚠️ 变更 | 添加环境变量 | POST | /studios/{owner}/{repo_name}/secrets | （需确认） | | ⚠️ 变更 | 更新环境变量 | PUT | /studios/{owner}/{repo_name}/secrets | （需确认） | | ⚠️ 变更 | 删除环境变量 | DELETE | /studios/{owner}/{repo_name}/secrets | （需确认） |

完整 OpenAPI 文档：https://modelscope.cn/.well-known/openapi.json

5.3 实战经验（来自 fortune-mcp 部署验证）

sdk_type 选择关键差异：

| sdk_type | push 后行为 | 适用场景 | |----------|-----------|---------| | docker | 不自动重建，需手动调用 deployStudio | FastAPI、自定义服务 | | gradio | 自动识别 app.py 中的 demo 变量并启动 | Gradio 应用 | | streamlit | 自动启动 Streamlit | Streamlit 应用 | | static | 直接托管静态文件 | 纯前端 |

⚠️ docker 模式 push 后页面不变是常见问题，改用 gradio 或手动调 deployStudio 可解决。

Git 推送要点：

  • 默认分支 master（不是 main），禁止 force push
  • 推送地址：https://oauth2:${TOKEN}@www.modelscope.cn/studios/${owner}/${repo_name}.git
  • 首次推送前需 fetch + merge --allow-unrelated-histories

Gradio 模式要求：

  • 入口文件：app.py（固定）
  • 必须有全局 demo 变量：demo = gr.Blocks(title="...")
  • requirements.txt 需含 gradio>=4.0.0
  • 平台自动调用 demo.launch(server_name="0.0.0.0", server_port=7860)

MCP 服务在创空间中运行：

  • FastMCP.http_app(transport="sse") 必须显式指定 transport（默认是 streamable-http，注册 /mcp 而非 /sse）
  • MCP SSE 需用独立线程运行，不能阻塞 Gradio 主线程
  • 端口必须 0.0.0.0，禁止 8080（平台占用）

💡 完整的部署实战经验和踩坑记录见 modelscope-studio Skill。

Python SDK 快速使用

安装

pip install modelscope

技能操作

from modelscope.hub.api import HubApi
from modelscope.hub.mcp_api import MCPApi

# 初始化（Token 可选，无 Token 只能访问公开数据）
api = HubApi(token="ms-xxxxxx")
mcp = MCPApi(token="ms-xxxxxx")

# 登录（保存 Cookie 到本地，30 天有效）
git_token, cookies = api.login()

# 下载技能
skill_dir = api.download_skill(skill_id="@Alipay/alipay-payment-integration")
print(f"技能已下载到: {skill_dir}")

# 列出 MCP 服务器（无需 Token）
result = mcp.list_mcp_servers(
    filter={"category": "developer-tools"},
    total_count=20,
    search=""
)
print(f"总数: {result['total_count']}")

# 搜索 MCP 服务器
result = mcp.list_mcp_servers(search="高德")

# 获取 MCP 详情
detail = mcp.get_mcp_server(server_id="@amap/amap-maps")
print(f"配置: {detail['server_config']}")

# 获取运行中的 MCP（需 Token）
running = mcp.list_operational_mcp_servers()

CLI 命令

# 登录
modelscope login --token ms-xxxxxx

# 安装技能（并发下载，默认 8 线程）
modelscope skills add @Alipay/alipay-payment-integration

# 安装多个
modelscope skills add @steipete/github @steipete/weather --max-workers 8

# 指定安装目录
modelscope skills add @Alipay/alipay-payment-integration --local_dir ./my-skills

热门资源 Top 10

技能 Top 10（按下载量）

| 排名 | 名称 | ID | 下载量 | |------|------|-----|--------| | 1 | self-improvement | @pskoett/self-improving-agent | 2,377 | | 2 | 支付宝支付集成 | @Alipay/alipay-payment-integration | 2,069 | | 3 | find-skills | @vercel-labs/find-skills | 2,000 | | 4 | frontend-design | @anthropics/frontend-design | 2,304 | | 5 | web-search | @inference-sh/web-search | 1,360 |

MCP 服务器 Top 10（按浏览量）

| 排名 | 名称 | ID | 浏览量 | |------|------|-----|--------| | 1 | Fetch 网页抓取 | @modelcontextprotocol/fetch | 457K | | 2 | 高德地图 | @amap/amap-maps | 290K | | 3 | 12306 车票 | @Joooook/12306-mcp | 182K | | 4 | 必应搜索中文 | slcatwujian/bing-cn-mcp-server | 154K | | 5 | 可视化图表 | antvis/mcp-server-chart | 107K |

响应格式速查

| 路径前缀 | Key 风格 | 成功标志 | 数据字段 | |----------|----------|----------|----------| | /api/v1/ | PascalCase | Success: true | Data | | /openapi/v1/ | snake_case | success: true | data |

代码示例（通用解析）：

import requests

def ms_request(url, token=None):
    headers = {"Authorization": f"Bearer {token}"} if token else {}
    r = requests.get(url, headers=headers)
    d = r.json()
    # 兼容两种格式
    if "Data" in d:
        return d["Data"]          # /api/v1/ 格式
    elif "data" in d:
        return d["data"]          # /openapi/v1/ 格式
    else:
        raise ValueError(f"未知响应格式: {d}")

# 用法
skills = ms_request("https://www.modelscope.cn/openapi/v1/skills?page_size=5")
print(skills["total"])  # → 80505