Aporix MCP Server

Aporix MCP Server

Exposes the Aporix document optimization API as an MCP tool for AI agents, enabling document compression and token/cost savings analysis.

Category
访问服务器

README

Aporix MCP Server

MCP server that exposes the Aporix document optimization API as a tool for AI agents (ClawUp, OpenClaw, Claude Desktop, etc.).

Supports stdio (local agents) and HTTP/SSE (hosted endpoint) transport.

Tool: optimize_document

Inputs:

Input Type Description
file_path string Absolute path to the document (PDF, TXT, JSON, MD)
goal string Optimization goal (e.g. "extract key risks")

Outputs:

Output Type Description
optimizedContext string Compressed/optimized document text
originalTokens number Estimated original token count
optimizedTokens number Estimated optimized token count
tokenSavingsPercent number Percentage of tokens saved
costSavings number Estimated USD cost savings
qualityValidation object Confidence score, similarity, summaries, warnings

Local stdio (for local agents)

npm install
npm run build
npm start

Register in ~/.openclaw/openclaw.json:

{
  "mcpServers": {
    "aporix": {
      "command": "node",
      "args": ["/absolute/path/to/aporix-mcp-server/dist/index.js"]
    }
  }
}

Hosted HTTP/SSE (for ClawUp MCP submission)

Run locally

npm run dev:http
# Server starts on http://localhost:3001/mcp

Endpoints

Endpoint Method Description
/mcp GET SSE connection (client init)
/mcp?sessionId=xxx POST Send JSON-RPC messages
/health GET Health check
/ GET Server info

Deploy to Railway

# Install Railway CLI
npm i -g @railway/cli

# Login and deploy
railway login
railway init
railway up

# Set environment variable
railway env set APORIX_API_URL=https://your-domain.vercel.app/api/optimize

Railway auto-detects the Dockerfile and sets PORT.

Deploy to Render

  1. Create a new Web Service
  2. Connect your GitHub repo
  3. Use these settings:
    • Runtime: Docker
    • Health Check Path: /health
  4. Add environment variable:
    • APORIX_API_URL: https://your-domain.vercel.app/api/optimize

Deploy to Fly.io

fly launch
fly secrets set APORIX_API_URL=https://your-domain.vercel.app/api/optimize
fly deploy

Submit to ClawUp

Once deployed, paste your public MCP endpoint URL:

https://your-app.railway.app/mcp

into ClawUp's MCP Tool Submission form. The endpoint follows the Model Context Protocol over SSE transport.


Environment Variables

Variable Default Description
APORIX_API_URL https://aporix-v3-agent1.vercel.app/api/optimize Aporix backend API
PORT 3001 HTTP server port
TRANSPORT auto (http if PORT is set) stdio or http

Testing

# Stdio test
echo '{"jsonrpc":"2.0","id":1,"method":"tools/list"}' | node dist/index.js

# HTTP test (after starting with npm run dev:http)
curl http://localhost:3001/health

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