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# 在 Kimi Code 中使用 Linkly AI

> 将 Linkly AI 本地知识库接入 Kimi Code CLI，让 Kimi Agent 搜索和阅读你的私有文档

## 可以用来做什么

<AccordionGroup>
  <Accordion title="用你自己的资料回答，而不是靠模型记忆">
    Kimi Code 调用 Linkly AI 的 `search` 工具在你的电脑上找到相关文档，再用
    `read` 读取具体章节——答案基于你的笔记、规范和报告，而不是泛泛的通用知识。
  </Accordion>

  <Accordion title="搜索、大纲、全文，层层深入">
    用 `search` 定位候选文档，用 `outline` 查看长文档的结构，再用 `read`
    只翻阅真正需要的章节。处理长报告不会撑爆上下文窗口。
  </Accordion>

  <Accordion title="按项目隔离，或全局共享">
    在用户级配置一次，所有项目都能继承；也可以在特定仓库中放一份项目级配置。同名条目下，项目级配置会覆盖用户级配置。
  </Accordion>
</AccordionGroup>

## 前置条件

* 已安装 [Kimi Code CLI](https://www.kimi.com/code)（需要 Node.js 22.19.0 或更高版本）
* Linkly AI Desktop 已启动，MCP 服务正在运行

<Note>
  本文介绍的是 **Kimi Code CLI**。Kimi Work
  桌面客户端目前只提供官方策展的插件中心，没有添加自建 MCP
  服务器的入口，因此暂时无法在其中接入 Linkly AI。
</Note>

## 配置步骤

Kimi Code 从 `mcp.json` 读取 MCP 服务器配置：

* 用户级：`~/.kimi-code/mcp.json`
* 项目级：项目根目录下的 `.kimi-code/mcp.json`

<Tabs>
  <Tab title="本地 MCP HTTP（推荐）" icon="globe">
    在 `~/.kimi-code/mcp.json` 中添加：

    ```json theme={null}
    {
      "mcpServers": {
        "linkly-ai": {
          "url": "http://127.0.0.1:60606/mcp"
        }
      }
    }
    ```

    只写 `url` 字段、不写 `transport` 的条目会被识别为 HTTP 服务器。
  </Tab>

  <Tab title="远程 MCP" icon="cloud">
    需要先完成[远程访问配置](/docs/zh/use-in-remote)，桌面端隧道显示 <Badge stroke color="green">● 已连接</Badge>。

    在 `~/.kimi-code/mcp.json` 中添加：

    ```json theme={null}
    {
      "mcpServers": {
        "linkly-ai": {
          "url": "https://mcp.linkly.ai/mcp",
          "headers": {
            "Authorization": "Bearer <你的 API Key>"
          }
        }
      }
    }
    ```

    API Key 在 [Linkly AI 控制台](https://linkly.ai/dashboard/integrations) 创建，以
    `lkai_` 开头。
  </Tab>

  <Tab title="CLI Stdio（备选）" icon="terminal">
    需要先[安装 Linkly AI CLI](/docs/zh/use-cli)，然后在 `~/.kimi-code/mcp.json` 中添加：

    ```json theme={null}
    {
      "mcpServers": {
        "linkly-ai": {
          "command": "linkly",
          "args": ["mcp"]
        }
      }
    }
    ```

    带 `command` 字段的条目会被识别为 stdio 服务器。
  </Tab>
</Tabs>

<Tip>
  也可以在 Kimi Code TUI 中执行
  `/mcp-config`，交互式地添加、编辑或删除服务器，无需手动编辑 JSON 文件。
</Tip>

## 安装 Skills

Kimi Code 会扫描 `~/.agents/skills/` 目录下的 Agent Skills，你可以安装 Linkly AI
Skills，教会 Agent 如何高效使用这些工具：

```bash theme={null}
git clone https://github.com/LinklyAI/linkly-ai-skills.git ~/.agents/skills/linkly-ai
```

使用 `/skill:linkly-ai` 调用。其他安装方式参见[使用 Skills](/docs/zh/use-skills)。

## 验证连接

在 Kimi Code TUI 中执行 `/mcp` 查看连接状态，`linkly-ai` 应显示为已连接，并列出其工具。

然后试试这个提示词：

```
搜索我的文档中关于项目设计的内容
```

如果配置正确，Kimi Code 会调用 Linkly AI 的 `search` 工具并返回搜索结果。

## 常见问题

<AccordionGroup>
  <Accordion title="执行 `kimi mcp add` 提示命令不存在">
    这是旧版 `kimi-cli` 的语法，该版本正在被逐步淘汰。Kimi Code CLI 没有 `mcp`
    子命令——请通过 TUI 中的 `/mcp-config` 或直接编辑 `mcp.json` 来配置服务器。
  </Accordion>

  <Accordion title="HTTP 方式连接失败">
    检查 Linkly AI Desktop 是否正在运行、MCP 服务是否已启动。可以在终端执行
    `curl http://127.0.0.1:60606/mcp` 测试连通性。
  </Accordion>

  <Accordion title="服务已列出但工具从不被调用">
    确认该条目没有写 `"enabled": false`，也没有 `disabledTools` 列表把 Linkly AI
    的工具过滤掉。安装 Linkly AI Skills 也能显著提高 Agent
    主动调用这些工具的概率。
  </Accordion>

  <Accordion title="Stdio 方式报找不到 linkly 命令">
    确认已[安装 Linkly AI CLI](/docs/zh/use-cli)，且 `linkly` 命令在 PATH
    中可用。可执行 `linkly --version` 验证。
  </Accordion>
</AccordionGroup>