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用同一条 npx 命令，把 Shotomatic 添加到 Cursor、VS Code、Gemini CLI、Zed、Cline、Goose 等 MCP 客户端。

更新日期 2026年11月15日

本页内容
  1. Amp
  2. Cline
  3. Continue
  4. GitHub Copilot CLI
  5. Cursor
  6. Devin (Windsurf)
  7. Gemini CLI
  8. Goose
  9. JetBrains AI Assistant 和 Junie
  10. Kiro
  11. LM Studio
  12. OpenCode
  13. Qwen Code
  14. Roo Code
  15. VS Code 与 GitHub Copilot
  16. Warp
  17. Zed
  18. 需要了解的限制
  19. 问题排查

已用 Claude Code 和 Codex 测试。下面的客户端使用同一套 MCP 标准，操作步骤依据各客户端自己的文档，Shotomatic 没有在这些客户端上测试过。客户端的菜单和文件格式会变化，如果某个步骤与实际不符，请查看该客户端的文档。

每个客户端都需要相同的三个值：

  • 命令：npx
  • 参数：-y、shotomatic、mcp
  • **环境变量：**无。不需要 API 密钥。

添加之前，请先在设置 > AI 智能体中开启允许 AI 智能体使用 Shotomatic，并安装 Node 18.3 或更高版本。客户端首次连接时，Shotomatic 会显示批准卡片，选择允许即可。完整流程（包括 Claude Code、Claude Desktop 和 Codex）请参阅连接 AI 智能体。

在 Windows 上，下面路径中的 ~ 指你的用户文件夹（%USERPROFILE%）。如果 Windows 上的客户端无法启动 npx，请把命令设为 cmd，参数设为 /c、npx、-y、shotomatic、mcp。

每个客户端都有自己的 MCP 设置，很多客户端在每次调用工具前都会询问。请把 Shotomatic 添加到客户端期望填写本地（stdio）服务器的位置，而不是远程 URL。

Amp

Docs：Amp MCP。运行：

amp mcp add shotomatic -- npx -y shotomatic mcp

运行 amp mcp doctor 可以检查服务器。Amp 的手册建议：如果不需要在每个线程中都使用 MCP 服务器，就把它们放进 skill 里。

Cline

Docs：Configuring MCP servers。在 Cline 面板中选择 MCP Servers 图标，打开 Configure，再选择 Configure MCP Servers。把下面的内容添加到打开的 JSON 文件中（Cline CLI 使用 ~/.cline/data/settings/cline_mcp_settings.json）：

{
  "mcpServers": {
    "shotomatic": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "shotomatic", "mcp"]
    }
  }
}

Cline 的 autoApprove 列表默认为空，所以每次调用工具前它都会询问。

Continue

Docs：Set up MCP in Continue。MCP 只能在 Agent 模式下使用。在工作区中创建 .continue/mcpServers/shotomatic.yaml：

name: Shotomatic
version: 0.0.1
schema: v1
mcpServers:
  - name: Shotomatic
    type: stdio
    command: npx
    args:
      - "-y"
      - "shotomatic"
      - "mcp"

GitHub Copilot CLI

Docs：Adding MCP servers to Copilot CLI。运行：

copilot mcp add shotomatic -- npx -y shotomatic mcp

它会写入 ~/.copilot/mcp-config.json。在会话中输入 /mcp，可以打开 MCP 服务器面板。

Cursor

Docs：Model Context Protocol in Cursor。要对所有项目生效，把下面的内容添加到 ~/.cursor/mcp.json；只对某个项目生效，则添加到该项目内的 .cursor/mcp.json：

{
  "mcpServers": {
    "shotomatic": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "shotomatic", "mcp"]
    }
  }
}

在 Customize 中确认服务器已启用。Cursor 会在 Output（Cmd + Shift + U，Windows 上为 Ctrl + Shift + U）的 MCP Logs 下显示启动错误。Cursor 默认会在使用 MCP 工具前请求批准。

Devin (Windsurf)

Docs：Devin CLI MCP configuration 和 Devin Desktop customizations。Windsurf 自己的文档地址现在会重定向到 Devin Desktop 文档。运行：

devin mcp add -s user shotomatic -- npx -y shotomatic mcp

或者把与上面相同的 JSON（不带 type）添加到 ~/.config/devin/mcp_config.json。运行 devin mcp list，或在 Devin Desktop 中打开 Customize > MCPs，查看 This computer 下的内容。智能体默认会在调用任何 MCP 工具前请求批准。

Gemini CLI

Docs：MCP servers with Gemini CLI。把下面的内容添加到 ~/.gemini/settings.json（或项目中的 .gemini/settings.json）：

{
  "mcpServers": {
    "shotomatic": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "shotomatic", "mcp"]
    }
  }
}

在 shell 中运行 gemini mcp list，或在会话中输入 /mcp。只有当前文件夹被信任时，stdio 服务器才会显示为已连接。请让 trust 保持默认值（false），这样 Gemini CLI 会在每次调用工具前继续询问。

Goose

Docs：Using extensions。在 Goose Desktop 中打开 Extensions，选择 Add custom extension，然后输入：

  • Type: Standard IO
  • ID: shotomatic
  • Name: Shotomatic
  • Command: npx -y shotomatic mcp

在 CLI 中运行 goose configure，选择 Add Extension 和 Command-line Extension，再输入同样的命令。只想在一次会话中使用时，运行 goose session --with-extension "npx -y shotomatic mcp"。

JetBrains AI Assistant 和 Junie

Docs：AI Assistant MCP 和 Junie CLI MCP configuration。

**AI Assistant：**打开 Settings | Tools | AI Assistant | Model Context Protocol (MCP)，选择 Add，粘贴下面的 JSON，然后选择 Apply。Status 列会显示连接状态。

{
  "mcpServers": {
    "shotomatic": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "shotomatic", "mcp"]
    }
  }
}

**Junie：**把同样的 JSON 添加到 ~/.junie/mcp/mcp.json（或项目中的 .junie/mcp/mcp.json），然后运行 /mcp，确认服务器处于活动状态。

Kiro

Docs：Kiro MCP configuration。在 Command Palette 中运行 Kiro: Open user MCP config (JSON)，或编辑 ~/.kiro/settings/mcp.json（只针对一个工作区时用 .kiro/settings/mcp.json）。确认 MCP 支持设置已开启，然后添加：

{
  "mcpServers": {
    "shotomatic": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "shotomatic", "mcp"]
    }
  }
}

保存文件后，服务器会重新连接。

LM Studio

Docs：Use MCP servers in LM Studio。LM Studio 支持本地 MCP 服务器，并沿用 Cursor 的 mcp.json 写法。打开右侧边栏的 Program 标签页，选择 Install > Edit mcp.json。添加：

{
  "mcpServers": {
    "shotomatic": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "shotomatic", "mcp"]
    }
  }
}

LM Studio 的文档建议不要安装来源不可信的 MCP 服务器，并提醒有些服务器会消耗大量 token，可能撑爆本地模型的上下文。

OpenCode

Docs：OpenCode MCP servers。在需要使用它的项目中运行下面的命令；加上 --global 可让它在所有地方可用：

opencode mcp add shotomatic -- npx -y shotomatic mcp
opencode mcp list

如果按当前（V2）文档手动编辑配置，请把下面的内容添加到 opencode.jsonc。V1 的格式不同，如果不确定自己用的是哪个版本，请使用 CLI 命令。

{
  "mcp": {
    "servers": {
      "shotomatic": {
        "type": "local",
        "command": ["npx", "-y", "shotomatic", "mcp"]
      }
    }
  }
}

Qwen Code

Docs：Connect Qwen Code to tools via MCP。把下面的内容添加到 ~/.qwen/settings.json（用户）或 .qwen/settings.json（项目）：

{
  "mcpServers": {
    "shotomatic": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "shotomatic", "mcp"]
    }
  }
}

在同一个项目中重启 Qwen Code，然后输入 /mcp 查看服务器。

Roo Code

Docs：Using MCP in Roo Code。点击 Roo Code 面板顶部的图标打开 MCP 设置视图，向下滚动，选择 Edit Global MCP（mcp_settings.json）或 Edit Project MCP（.roo/mcp.json）。添加：

{
  "mcpServers": {
    "shotomatic": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "shotomatic", "mcp"]
    }
  }
}

VS Code 与 GitHub Copilot

Docs：MCP configuration reference 和 Manage MCP servers。VS Code 使用 servers 而不是 mcpServers，并且必须有 type。把下面的内容添加到工作区的 .vscode/mcp.json：

{
  "servers": {
    "shotomatic": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "shotomatic", "mcp"]
    }
  }
}

如果想改为添加到用户配置文件，请运行：

code --add-mcp '{"name":"shotomatic","type":"stdio","command":"npx","args":["-y","shotomatic","mcp"]}'

在 Command Palette 中运行 MCP: List Servers，可以查看服务器并启动或重启它。VS Code 首次启动服务器时，可能会请你确认信任该服务器。

Warp

Docs：Model Context Protocol in Warp。打开 Settings > Agents > MCP servers，选择 + Add，然后粘贴：

{
  "mcpServers": {
    "shotomatic": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "shotomatic", "mcp"]
    }
  }
}

MCP servers 页面会列出每个服务器以及它是否正在运行。除非你在智能体配置文件中允许某个服务器，否则 Warp 的智能体在调用 MCP 服务器前会先询问。

Zed

Docs：Model Context Protocol in Zed。Zed 把它们称为 context server，并使用 context_servers。在 Command Palette 中运行 zed: open settings file，然后添加：

{
  "context_servers": {
    "shotomatic": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "shotomatic", "mcp"],
      "env": {}
    }
  }
}

打开 Settings > AI > MCP Servers：带有提示“Server is active”的绿点表示已连接。Zed 默认会在调用工具前询问。

需要了解的限制

  • Shotomatic 会把截图作为图片放在工具结果中返回。Cursor 和 Gemini CLI 的文档提到支持 MCP 工具结果中的图片。上面的其他客户端，文档没有说明，因此智能体可能只收到文字。
  • 有几个客户端默认会在每次调用工具时请求批准，长时间截图时可能会出现很多次询问。各客户端的文档说明了如何允许某个服务器的工具；Shotomatic 自身允许智能体做什么，请参阅限制与安全。

问题排查

  • 客户端看不到服务器。 保存配置文件，然后重启客户端或重新载入它的 MCP 列表。检查条目是否位于该客户端期望的键下（mcpServers、servers 或 context_servers），以及 JSON 或 YAML 是否有效。
  • “MCP access is turned off.” 打开 Shotomatic，进入设置 > AI 智能体，开启允许 AI 智能体使用 Shotomatic，然后重启客户端。
  • 没有出现批准卡片。 打开 Shotomatic 查看卡片；在 Mac 上，卡片出现时 Dock 图标会跳动。在你批准之前，智能体只能读取状态。在设置 > AI 智能体中移除该智能体后，下次连接时批准卡片会再次出现。
  • 客户端找不到 npx 或 Node。 在 Mac 上，从 Dock 或 Finder 打开的应用，启动时的 PATH 往往比终端更短。Cursor 的文档说明，命令必须在系统路径中，或写成完整路径；Qwen Code 的文档建议在服务器启动失败时使用命令的绝对路径。在终端中运行 which npx，把得到的完整路径作为命令，例如 /opt/homebrew/bin/npx。npx 还需要 node 在它自己的 PATH 中；如果仍然失败，把 which node 得到的文件夹加到服务器 env 下的 PATH 条目中（客户端支持 env 时）。mise、asdf 等版本管理工具可能也需要同样处理。

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