Apollo Intelligence 是什么？

36 tools: intel feeds, DeFi, crypto, OSINT, NLP, scraping, proxy. x402 micropayments. Apollo Intelligence 是一个MCP Server，收录自官方 MCP Registry。支持 stdio 传输。本页提供产品介绍、配置教程、安装命令与适用场景，可复制到 Cursor、Claude Code、VS Code。

如何安装 Apollo Intelligence？

推荐在 Claude Code（本地）中安装：1. 确保已安装 Claude Code CLI 2. 复制下方命令，将替换为真实环境变量值后，在终端执行 3. 若下方列出了环境变量，请对照填写命令示例：claude mcp add intelligence -- npx -y @apollo_ai/mcp-proxy

Apollo Intelligence 适用于哪些场景？

Apollo Intelligence 可用于需要该MCP Server能力的 AI Agent 工作流，建议结合官方文档与本页安装命令试用。

在 Cursor / Claude Code 中配置 Apollo Intelligence 提示 connection closed 或 exit code 1？

通常由本地运行时环境缺失或命令路径未被 IDE 继承引起。排查步骤： 1. 确认已安装 Node.js 18+（支持 npx）或 Python 3.10+（支持 uvx）； 2. 尝试在终端运行 which npx 或 which uvx，把配置文件中的 "command" 字段改为完整绝对路径； 3. 修改 mcp.json 后，必须完全重载或重启客户端窗口。

提示 spawn npx ENOENT 或 command not found？

这是因为编辑器后台进程未加载完整的终端环境变量（PATH）。解决方案：在全局安装该包（如 npm install -g 包名），或在配置文件中将 command 设置为系统的实际路径（如 Windows 下的 C:\Program Files\nodejs\npx.cmd，Mac 下的 /usr/local/bin/npx）。

提示 Missing required environment variable 或 API 认证失败？

Apollo Intelligence 依赖环境变量（如 APOLLO_API_URL）。请在客户端配置文件的 "env" 对象中填入有效密钥，注意不要包含多余空格或未闭合的双引号。

Apollo Intelligence MCP配置与使用教程

Q: 如何安装 Apollo Intelligence？

推荐在 Claude Code（本地） 中安装：1. 确保已安装 Claude Code CLI 2. 复制下方命令，将 替换为真实环境变量值后，在终端执行 3. 若下方列出了环境变量，请对照填写 命令示例：claude mcp add intelligence -- npx -y @apollo_ai/mcp-proxy

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Apollo Intelligence MCP配置与使用教程 - AgentHub

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打开项目根目录下的 .cursor/mcp.json（没有就新建）
点击「复制配置」粘贴进去；若已有其他 MCP，只合并 mcpServers 里的本条目
将 env 中的 <占位符> 替换为真实密钥（见下方「环境变量」）
保存后按 Cmd+Shift+P（Windows：Ctrl+Shift+P）→ 输入 Reload Window 并执行

预填环境变量与密钥（可选）

APOLLO_API_URL

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点击「复制配置」直接粘贴到客户端

{
  "mcpServers": {
    "intelligence": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@apollo_ai/mcp-proxy"
      ]
    }
  }
}

配置教程

打开 Apollo Intelligence 详情页，确认这是你需要的 MCP Server（来源官方 MCP Registry）。
按客户端选择 Cursor、Claude Code 或 VS Code，复制 JSON 配置或 CLI 命令。
将配置合并进 mcpServers，并把环境变量占位符替换为真实密钥。
重载窗口后，在 Agent 对话中调用该 MCP 提供的工具。

安装命令

以下安装命令与配置步骤已写入页面 HTML，搜索引擎与未启用 JavaScript 的浏览器均可直接读取。

Claude Code（本地）

确保已安装 Claude Code CLI
复制下方命令，将 <占位符> 替换为真实环境变量值后，在终端执行
若下方列出了环境变量，请对照填写

claude mcp add intelligence -- npx -y @apollo_ai/mcp-proxy

Cursor — .cursor/mcp.json（本地）

打开项目根目录下的 .cursor/mcp.json（没有就新建）
点击「复制配置」粘贴进去；若已有其他 MCP，只合并 mcpServers 里的本条目
将 env 中的 <占位符> 替换为真实密钥（见下方「环境变量」）
保存后按 Cmd+Shift+P（Windows：Ctrl+Shift+P）→ 输入 Reload Window 并执行

{
  "mcpServers": {
    "intelligence": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@apollo_ai/mcp-proxy"
      ]
    }
  }
}

VS Code — .vscode/mcp.json（本地）

统一 Manifest

{
  "id": "team.apolloai/intelligence",
  "type": "mcp-server",
  "version": "4.8.1",
  "displayName": "Apollo Intelligence",
  "description": "36 tools: intel feeds, DeFi, crypto, OSINT, NLP, scraping, proxy. x402 micropayments.",
  "repository": {
    "url": "https://github.com/bnmbnmai/mcp-proxy",
    "source": "github"
  },
  "homepage": "https://apolloai.team",
  "distribution": {
    "packages": [
      {
        "registryType": "npm",
        "identifier": "@apollo_ai/mcp-proxy",
        "version": "4.8.1",
        "transport": "stdio",
        "environmentVariables": [
          {
            "name": "APOLLO_API_URL",
            "description": "Override API endpoint (default: https://apolloai.team)"
          }
        ]
      }
    ],
    "remotes": []
  },
  "dependencies": [],
  "installTargets": [
    "claude-code",
    "claude-desktop",
    "cursor",
    "vscode",
    "trae",
    "cherry-studio",
    "lingma",
    "windsurf",
    "cline",
    "workbuddy"
  ],
  "keywords": [],
  "provenance": {
    "origin": "official-mcp-registry",
    "originalId": "team.apolloai/intelligence",
    "originalUrl": "https://registry.modelcontextprotocol.io/v0.1/servers/team.apolloai%2Fintelligence/versions/latest",
    "isOfficial": true,
    "status": "active"
  }
}

Claude Desktop — claude_desktop_config.json（本地）

打开 Claude Desktop 的 claude_desktop_config.json（路径见远程指引）
点击「复制配置」合并到 mcpServers
将 env 中的 <占位符> 替换为真实密钥
完全退出并重启 Claude Desktop

{
  "mcpServers": {
    "intelligence": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@apollo_ai/mcp-proxy"
      ]
    }
  }
}

Trae — .trae/mcp.json（本地）

打开 Trae → 设置 → MCP，或编辑 .trae/mcp.json / 全局 mcp.json
点击「复制配置」粘贴并合并 mcpServers
将 env 中的 <占位符> 替换为真实密钥
保存后重载 Trae 窗口

{
  "mcpServers": {
    "intelligence": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@apollo_ai/mcp-proxy"
      ]
    }
  }
}

Cherry Studio — MCP 设置（本地）

打开 Cherry Studio → 设置 → MCP 服务器 → 添加（STDIO）
也可直接导入下方 JSON：点击「复制配置」合并到 mcpServers
将 env 中的 <占位符> 替换为真实密钥，并确保本机已安装 Node.js / uv（npx、uvx）
启用服务并查看工具列表是否加载成功

{
  "mcpServers": {
    "intelligence": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@apollo_ai/mcp-proxy"
      ]
    }
  }
}

通义灵码 — MCP 配置（本地）

通义灵码：个人设置 → MCP 服务 → 「+」→ 手工添加（STDIO）或配置文件添加
点击「复制配置」合并 mcpServers；命令/参数/环境变量与 JSON 一致
将 env 中的 <占位符> 替换为真实密钥；本机需 Node.js 18+（npx）或已安装 uv（uvx）
确认服务状态为已连接后再在智能体对话中调用

{
  "mcpServers": {
    "intelligence": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@apollo_ai/mcp-proxy"
      ]
    }
  }
}

Windsurf — mcp_config.json（本地）

编辑 ~/.codeium/windsurf/mcp_config.json
点击「复制配置」合并 mcpServers（本地 stdio 与 Cursor 格式相同）
将 env 中的 <占位符> 替换为真实密钥后保存并刷新 Cascade

{
  "mcpServers": {
    "intelligence": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@apollo_ai/mcp-proxy"
      ]
    }
  }
}

Cline — MCP Servers（本地）

Cline 面板 → 设置 → MCP Servers
点击「复制配置」粘贴并合并
将 env 中的 <占位符> 替换为真实密钥后保存

{
  "mcpServers": {
    "intelligence": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@apollo_ai/mcp-proxy"
      ]
    }
  }
}

WorkBuddy — .workbuddy/mcp.json（本地）

编辑 ~/.workbuddy/mcp.json（用户级）或项目目录 .workbuddy/mcp.json
也可在界面：插件 → MCP 服务器 → 配置 MCP，粘贴下方 JSON
将 env 中的 <占位符> 替换为真实密钥；Windows 下 command/脚本路径建议用绝对路径
保存并重启 WorkBuddy，确认连接器状态为绿色

{
  "mcpServers": {
    "intelligence": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@apollo_ai/mcp-proxy"
      ]
    }
  }
}

Apollo Intelligence MCP配置与使用教程

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预填环境变量与密钥（可选）

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