
【程序员副业指南】KwaiKAT AI制作小红薯📕卡片MCP
背景
每个程序员都熟悉计算机,是最适合写技术博客以及做分享的人。最近发现了一个Markdown转知识卡片,值得注意的是,可以利用这个快速制作小红薯📕卡片,但是有点小贵,对于我这样的白嫖党,那肯定是负担不起的,于是决定利用KAT-Coder-Pro V1复刻一个小红薯📕卡片MCP。
效果展示
本项目已开源:github.com/lfrbmw/Litt...
有朋友问这个有什么用,最近来看效果,你的到一个可以直接发的小红📕卡片,示例如下,直接输出一张可发布小红书的笔记,还提供多个样式。



相关介绍
为什么选择 KAT-Coder-Pro V1?
🔥 高性能,高性价比
- SWE-Bench Verified 解决率达 73.4% ,媲美全球顶尖闭源模型
- 256K 超长上下文,轻松处理项目级代码与复杂任务
- 支持 自然语言驱动全链路开发:需求分析 → 架构设计 → 编码 → 调试 → 部署
- 阶梯式按上下文计费,大幅降低使用门槛
🛠️ 深度适配主流 AI 编程工具
完美兼容4大平台:
- Claude Code
- Cline(VS Code 插件)
- Kilo Code
- Roo Code
只需 1 分钟配置 API,即可在熟悉环境中调用 Pro 级 AI 能力。
🎁 超强福利
- KAT-Coder-Pro V1:新用户注册即赠2000万Tokens!
- KAT-Coder-Air V1:API 永久免费,拥抱每一位开发者

什么是 MCP?
MCP(Model Context Protocol)是一种开放标准,用于让大模型安全、高效地调用外部工具与数据。
- MCP Server:管理工具接口,执行具体操作(如生成图片)
- MCP Client:嵌入 LLM 环境,发起工具调用
- MCP Host:集成平台(如 Cursor、CodeBuddy、Trae)
优势:
- 标准化接口,降低集成复杂度
- 集中管控,提升安全性与可维护性
- 支持动态数据获取与执行,让 AI 真正"能做事"

零代码开发小红薯📕卡片MCP
前置准备-接入KAT-Coder-Pro V1
这里就不过多的描述,可以参考,KAT-Coder-Pro V1 开发工具接入指南:www.streamlake.com/document/WA...
推荐使用Cline,1分钟就配置好了。

在cline配置好的效果。

准备提示词
bash
开发一个小红书卡片MCP
功能:
1.将 Markdown 文档转换为精美的知识卡片,支持多种风格
2.支持 多 种主题样式:苹果备忘录 波普艺术 艺术装饰 玻璃拟态 温暖柔和 简约高级灰 梦幻渐变 清新自然 紫色小红书 笔记本 暗黑科技 复古打字机 水彩艺术 中国传统 儿童童话 商务简报 日本杂志 极简黑白 赛博朋克
3.如果长文就自动拆分
4.支持直接读取 Markdown 文件(可选择)
5.支持通过 type 参数直接指定卡片类型/尺寸(可选择)
# 注意
1. 注意符合mcp开发
2. 注意中文编码问题
# 任务
根据 用户故事 和提供的 功能 生成小红书卡片MCP,以及相关注意点,将本项目上传至 MCP,并确保像 CodeBuddy 和 Cursor 这类工具也能让其他人正常使用这个 MCP 项目。
当前项目的 GitHub 地址已配置好,为 https://github.com/lfrbmw/Little-Red-Book-Card-MCP.git。后续要完成将项目上传至 GitHub 并发布到 NPM 的操作
创建一个空文件夹就可以开始让AI干活了。

仅仅一次,就完成了从设计到成品,再到测试,可以看到在测试中遇到的问题它都会去处理,只有通过测试,它才会发布到npm。
遇到错误,分分钟就处理好了。

在测试完后,会自己主动的删除删除文件。

直接就在npm部署成功。

接下来就是在trae中配置这个MCP,进行实际的测试。

可以看到成功的制作并部署了一个小红书卡片mcp。其中有2个功能:
将Markdown内容转换为知识卡片
列出所有可用的主题样式
对它说:列出所有可用的主题样式,可以看到,成功的列出了我们初始化时给出的19个主题。

修修补补项目
在测试过程中,它没有实际的实现目标,我们只需要对他说出我们的目的,他会自行的优化。
swift
测试过程实际使用mcp过程中,交互如下,
{
"content": "# 高效学习的五个技巧\n\n- 设定具体目标:明确今天要完成的任务。\n- 番茄工作法:25分钟专注,5分钟休息。\n- 主动回忆与间隔重复:用检索而非重读。\n- 输出驱动:用讲解或写作检验理解。\n- 及时复盘:记录问题与改进点。\n\n> 学习不是时间的堆砌,而是效率的提升。\n\n## 快速行动清单\n- 今天的目标写下来\n- 安排2个番茄钟\n- 用问题自测一次\n- 输出一段总结\n- 晚上做5分钟复盘\n",
"theme": "清新自然",
"type": "standard"
}
响应
{
"html": "\n <!DOCTYPE html>\n <html lang="zh-CN">\n <head>\n <meta charset="UTF-8">\n <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">\n <style>\n \n .card {\n background: linear-gradient(135deg, #e8f5e8 0%, #c8e6c9 100%);\n border: 1px solid #81c784;\n border-radius: 10px;\n padding: 20px;\n box-shadow: 0 4px 8px rgba(129, 199, 132, 0.3);\n font-family: 'Open Sans', sans-serif;\n color: #2e7d32;\n }\n \n .card-content {\n margin: 0;\n padding: 0;\n }\n </style>\n </head>\n <body>\n <div class="card">\n <div class="card-content"><h1>高效学习的五个技巧</h1>\n<ul>\n<li>设定具体目标:明确今天要完成的任务。</li>\n<li>番茄工作法:25分钟专注,5分钟休息。</li>\n<li>主动回忆与间隔重复:用检索而非重读。</li>\n<li>输出驱动:用讲解或写作检验理解。</li>\n<li>及时复盘:记录问题与改进点。</li>\n</ul>\n<blockquote>\n<p>学习不是时间的堆砌,而是效率的提升。</p>\n</blockquote>\n<h2>快速行动清单</h2>\n<ul>\n<li>今天的目标写下来</li>\n<li>安排2个番茄钟</li>\n<li>用问题自测一次</li>\n<li>输出一段总结</li>\n<li>晚上做5分钟复盘</li>\n</ul>\n</div>\n </div>\n </body>\n </html>\n ",
"css": "\n .card {\n background: linear-gradient(135deg, #e8f5e8 0%, #c8e6c9 100%);\n border: 1px solid #81c784;\n border-radius: 10px;\n padding: 20px;\n box-shadow: 0 4px 8px rgba(129, 199, 132, 0.3);\n font-family: 'Open Sans', sans-serif;\n color: #2e7d32;\n }\n ",
"metadata": {
"theme": "清新自然",
"type": "standard",
"wordCount": 26,
"charCount": 197
}
}
没有实际的输出转换为知识卡片例如一张图片png格式等,保存在当前文件夹,我要的时实际的实现,而不是一个架子


最终版本
本项目已开源:github.com/lfrbmw/Litt...
MCP具有的功能:

对MCP的实际调用(生成了一张不错的图片,我们可以直接发布小红书了):

KAT-Coder-Pro V1的调用监控
使用KAT-Coder-Pro V1还有一个好处,我们可以实时的看到调用监控,通过调用监控及时的分享有问题的地方,小插曲,我第一次用是出了一点小问题,重试了也不行,于是看监控,发现它这个重试的错误,可以看到我只调用了214次就成功实现了这个小红薯📕的实现,实际就是AI对话了3或4次而已。

总结
- 无需写代码:用自然语言描述需求,AI 自动生成完整项目
- 端到端交付:从设计 → 开发 → 测试 → NPM 发布,全自动完成
- 真正可用:支持图片输出、多主题、多尺寸,满足小红书发布需求
- 低成本高效率:借助 KAT-Coder-Pro V1 的强大能力与免费额度,零成本实现创意
程序员的终极生产力:不是写代码,而是让 AI 帮你写代码。
🌟 项目地址:github.com/lfrbmw/Litt...
📦 NPM 包:little-red-book-card-mcp
🚀 快来试试,让你的 Markdown 一键变身小红书爆款笔记!
我是LucianaiB,一个找不到工作而失业的倒霉蛋,寻找第二曲线、探索更多人生可能,聚焦AI编程、AI智能体、RPA方向。
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