利用 OpenClaw 与 AI MCP 自动化生成代理端点
随着 AI Coding Agent（如 Cursor Agent、Claude Desktop、VS Code Copilot 等）在日常开发流程中的深度普及，开发者越来越多地要求智能体能够直接与真实网络基础设施交互 ——例如在编写跨国接口单元测试时，让 AI 自动调取一个美国加州的住宅代理并跑通验证；或者在编写爬虫脚本时，让智能体实时查询账户当前可用流量。
为此，JoyProxy 正式开放了两大面向 AI 智能体的连接标准：OpenClaw Skill （面向自然语言对话代理）以及 AI MCP（Model Context Protocol） （面向现代 IDE 结构化工具调用）。
两大集成模式的核心共性
- 专属 AI Access Token： 在控制台一键生成独立的 AI 访问令牌，与主账户管理密码分离；
- 严格的安全只读边界： 支持端点生成、余额查询、流量消耗统计，默认屏蔽高危的充值扣款或修改关键账户设置动作；
- 与底层 API 逻辑完全一致： AI 调用的端点生成器与人工在控制台操作的接口完全统一，无性能损耗或特权限制。
1. OpenClaw Skill 集成
服务接入地址：https://api.joyproxy.com/Skill。完成 Token 绑定后，你可以在 OpenClaw 或各类基于 LangChain、AutoGPT 的任务机器人中直接用自然语言发号施令，例如： “帮我生成 3 个英国伦敦的 SOCKS5 动态端点并注入环境变量” 。
详情可参阅产品页面：OpenClaw Skill。
2. AI MCP（Model Context Protocol）工具集
MCP 服务地址：https://api.joyproxy.com/Mcp。基于 Anthropic 推出的开放协议，你可以将配置 JSON 直接粘贴到 Cursor Settings、VS Code Roo Code 或 Claude Desktop 的 MCP 配置文件中。配置生效后，AI 侧边栏会自动多出 joyproxy_extract_endpoint 等标准化工具，支持智能体在写代码的同时自主执行工具调用并获取最新节点。
详情可参阅产品页面：AI MCP。
生产安全最佳实践
- 专 Key 专用： 为不同的测试智能体分配独立的 AI Token，测试完毕后可随时在控制台单向注销；
- 严禁提交版本库： 妥善通过
.env或本地环境变量加载 Token，切勿将明文配置文件 Push 到 GitHub 等公共代码仓库中； - 前置断言校验： 在生产爬虫调度大规模使用 Agent 提取的节点前，建议在脚本首层加入简易连通性探测。