QVeris 是面向智能体的能力路由网络。它让你的 Agent 能够：
QVeris 在 Agent 循环中表现出色（发现 → 检查 → 调用 → 将结果反馈给模型），支持多种集成方式。
进行 Provider 比较时，如果需要确认当前范围或完整契约，必须逐一 Inspect；Discover 摘要不等于确认。比较需要当前报价时，必须逐一 Probe。复用只能保留精确路由，不能保留业务参数或结果：参数必须来自当前请求；当前、最新、今天或其他时效性数据必须执行新的 Call。
费用： 发现（Discover）免费。调用（Call）按能力的计费规则定价，最终结算结果可在调用历史和积分账本中查看。注册验证后可一次性获得 1,000 体验积分。详情见定价页面。
QVeris 提供多种使用方式，选择最适合你的即可。
在终端中直接发现、检查和调用能力。
安装
curl -fsSL https://qveris.cn/cli/install | bash
也可通过 npm 安装（npm install -g @qverisai/cli）或免安装运行（npx @qverisai/cli）。
快速上手
export QVERIS_BASE_URL="https://qveris.cn/api/v1"
qveris login # 登录认证
qveris discover "weather forecast" # 发现能力
qveris inspect 1 # 查看详情
qveris call 1 --params '{"wfo":"LWX","x":90,"y":90}' # 调用执行
CLI 还支持交互模式（qveris interactive）、代码生成（--codegen curl|python|js）和 Shell 自动补全。完整参考见 CLI 文档。
如果你的客户端支持 Model Context Protocol (MCP) 和远程 Streamable HTTP，应优先使用托管 MCP。它无需本地软件包或 Node.js 进程，立即获得：
discover（发现）inspect（检查）call（调用）完整 MCP 参考文档见 MCP 服务器文档 或托管 MCP 指南。
{
"mcpServers": {
"qveris": {
"type": "http",
"url": "https://mcp.qveris.cn/mcp",
"headers": {
"Authorization": "Bearer your-api-key-here"
}
}
}
}
{
"mcpServers": {
"qveris": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "@qverisai/mcp"],
"env": {
"QVERIS_API_KEY": "your-api-key-here",
"QVERIS_BASE_URL": "https://qveris.cn/api/v1"
}
}
}
}
试一试
"发现一个天气能力，获取东京的实时天气"
助手会：
discover 发现匹配的能力（如"天气"）inspect 检查最佳候选callPython SDK 现在位于本 monorepo 的 packages/python-sdk。安装已发布的包：
pip install qveris
完整指南（client、agent、类型化模型、集成方式）见 Python SDK。
设置环境变量：
QVERIS_API_KEY（在控制台/API密钥中创建）QVERIS_BASE_URL=https://qveris.cn/api/v1OPENAI_API_KEY（或你的 OpenAI 兼容服务商密钥）OPENAI_BASE_URL（可选；用于 OpenAI 兼容服务商）Typed client 工作流：
import asyncio
import math
from qveris import QverisClient
def matches_type(kind, value):
return {
"string": lambda: isinstance(value, str),
"integer": lambda: isinstance(value, int) and not isinstance(value, bool),
"number": lambda: isinstance(value, (int, float)) and not isinstance(value, bool) and math.isfinite(value),
"boolean": lambda: isinstance(value, bool),
"array": lambda: isinstance(value, list),
"object": lambda: isinstance(value, dict),
}.get(kind, lambda: False)()
def supports_request(candidate, params):
if candidate.params is None:
return False
definitions = {p.name: p for p in candidate.params}
if len(definitions) != len(candidate.params):
return False
return all(not p.required or p.name in params for p in candidate.params) and all(
(p := definitions.get(name)) is not None and matches_type(p.type, value)
and (p.enum is None or any(allowed == value and
isinstance(allowed, bool) == isinstance(value, bool) for allowed in p.enum))
for name, value in params.items()
)
async def main():
client = QverisClient()
try:
discovered = await client.discover("weather forecast API", limit=5)
params = {"city": "北京"}
selected = next(
(
candidate
for candidate in discovered.results
if supports_request(candidate, params)
),
None,
)
if selected is None:
inspected = await client.inspect(
[candidate.tool_id for candidate in discovered.results[:3]],
search_id=discovered.search_id,
)
selected = next(
(
candidate
for candidate in inspected.results
if supports_request(candidate, params)
),
None,
)
if selected is None:
raise RuntimeError("没有候选能力提供兼容的当前参数契约")
result = await client.call(
selected.tool_id,
params,
search_id=discovered.search_id,
)
print(result.execution_id, result.success, result.billing)
finally:
await client.close()
asyncio.run(main())
最小流式示例：
import asyncio
from qveris import Agent, Message
async def main():
agent = Agent()
messages = [Message(role="user", content="发现一个天气能力，查询纽约的实时天气。")]
async for event in agent.run(messages):
if event.type == "content" and event.content:
print(event.content, end="", flush=True)
if __name__ == "__main__":
asyncio.run(main())
TypeScript/JavaScript SDK 位于本单体仓库的 packages/js-sdk。安装已发布的包：
npm install @qverisai/sdk
这是一个零依赖的类型化客户端（原生 fetch，Node.js 18+）。完整指南（配置、API 参考、类型化响应、错误处理）见 TypeScript SDK。
export QVERIS_API_KEY="your-api-key"
export QVERIS_BASE_URL="https://qveris.cn/api/v1"
import { Qveris } from '@qverisai/sdk';
const qveris = Qveris.fromEnv(); // 读取 QVERIS_API_KEY、QVERIS_BASE_URL
const discovered = await qveris.discover('weather forecast API', { limit: 5 });
const parameters: Record<string, unknown> = { city: 'London' };
const matchesType = (type: string, value: unknown) => {
if (type === 'string') return typeof value === 'string';
if (type === 'integer') return typeof value === 'number' && Number.isFinite(value) && Number.isInteger(value);
if (type === 'number') return typeof value === 'number' && Number.isFinite(value);
if (type === 'boolean') return typeof value === 'boolean';
if (type === 'array') return Array.isArray(value);
if (type === 'object') return value !== null && typeof value === 'object' && !Array.isArray(value);
return false;
};
const supportsRequest = (candidate: (typeof discovered.results)[number]) => {
if (!candidate.params) return false;
const definitions = new Map(candidate.params.map((parameter) => [parameter.name, parameter]));
if (definitions.size !== candidate.params.length) return false;
return Object.entries(parameters).every(([name, value]) => {
const parameter = definitions.get(name);
return Boolean(parameter && matchesType(parameter.type, value) &&
(!parameter.enum || parameter.enum.some((allowed) => Object.is(allowed, value))));
}) &&
candidate.params.every((parameter) =>
!parameter.required || Object.prototype.hasOwnProperty.call(parameters, parameter.name),
);
};
let tool = discovered.results.find(supportsRequest);
if (!tool) {
const inspected = await qveris.inspect(
discovered.results.slice(0, 3).map((candidate) => candidate.tool_id),
{ searchId: discovered.search_id },
);
tool = inspected.results.find(supportsRequest);
}
if (!tool) throw new Error('没有候选能力提供包含 city 字段的当前契约。');
const result = await qveris.call(tool.tool_id, {
parameters,
searchId: discovered.search_id,
});
console.log(result.execution_id, result.success, result.billing);
Base URL
https://qveris.cn/api/v1
身份认证
在 Authorization 请求头中携带 API 密钥：
Authorization: Bearer YOUR_API_KEY
POST /search
cURL
curl -sS -X POST "https://qveris.cn/api/v1/search" \
-H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d "{\"query\":\"weather forecast API\",\"limit\":10}"
响应包含 search_id 和能力列表（每项含 tool_id、参数 schema、示例等）。
Python
import os
import requests
API_KEY = os.environ["QVERIS_API_KEY"]
resp = requests.post(
"https://qveris.cn/api/v1/search",
headers={
"Authorization": f"Bearer {API_KEY}",
"Content-Type": "application/json",
},
json={"query": "weather forecast API", "limit": 10},
timeout=30,
)
resp.raise_for_status()
data = resp.json()
print(data["search_id"])
print(data["results"][0]["tool_id"] if data.get("results") else None)
TypeScript
const apiKey = process.env.QVERIS_API_KEY!;
const resp = await fetch("https://qveris.cn/api/v1/search", {
method: "POST",
headers: {
Authorization: `Bearer ${apiKey}`,
"Content-Type": "application/json",
},
body: JSON.stringify({ query: "weather forecast API", limit: 10 }),
});
if (!resp.ok) throw new Error(`HTTP ${resp.status}: ${await resp.text()}`);
const data = await resp.json();
console.log(data.search_id);
console.log(data.results?.[0]?.tool_id);
POST /tools/by-ids
调用之前，可以检查一个或多个能力，查看完整详情（参数、成功率、延迟等）。
cURL
curl -sS -X POST "https://qveris.cn/api/v1/tools/by-ids" \
-H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d "{\"tool_ids\":[\"openweathermap.weather.execute.v1\"],\"search_id\":\"YOUR_SEARCH_ID\"}"
Python
resp = requests.post(
"https://qveris.cn/api/v1/tools/by-ids",
headers={
"Authorization": f"Bearer {API_KEY}",
"Content-Type": "application/json",
},
json={
"tool_ids": ["openweathermap.weather.execute.v1"],
"search_id": "YOUR_SEARCH_ID",
},
timeout=30,
)
resp.raise_for_status()
print(resp.json())
TypeScript
const resp = await fetch("https://qveris.cn/api/v1/tools/by-ids", {
method: "POST",
headers: {
Authorization: `Bearer ${apiKey}`,
"Content-Type": "application/json",
},
body: JSON.stringify({
tool_ids: ["openweathermap.weather.execute.v1"],
search_id: "YOUR_SEARCH_ID",
}),
});
if (!resp.ok) throw new Error(`HTTP ${resp.status}: ${await resp.text()}`);
const data = await resp.json();
console.log(data.results);
返回与 /search 相同的 schema — 包含完整能力详情、参数、示例和统计数据。
POST /tools/execute?tool_id={tool_id}
cURL（调用发现阶段返回的能力）
curl -sS -X POST "https://qveris.cn/api/v1/tools/execute?tool_id=openweathermap.weather.execute.v1" \
-H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d "{\"search_id\":\"YOUR_SEARCH_ID\",\"parameters\":{\"city\":\"London\",\"units\":\"metric\"},\"max_response_size\":20480}"
若输出超过 max_response_size，响应会包含 truncated_content 和临时的 full_content_file_url。
Python
import os
import requests
API_KEY = os.environ["QVERIS_API_KEY"]
tool_id = "openweathermap.weather.execute.v1" # 来自发现结果
search_id = "YOUR_SEARCH_ID" # 来自 /search 响应
resp = requests.post(
f"https://qveris.cn/api/v1/tools/execute?tool_id={tool_id}",
headers={
"Authorization": f"Bearer {API_KEY}",
"Content-Type": "application/json",
},
json={
"search_id": search_id,
"parameters": {"city": "北京", "units": "metric"},
"max_response_size": 20480,
},
timeout=60,
)
resp.raise_for_status()
print(resp.json())
TypeScript
const apiKey = process.env.QVERIS_API_KEY!;
const toolId = "openweathermap.weather.execute.v1"; // 来自发现结果
const searchId = "YOUR_SEARCH_ID"; // 来自 /search 响应
const resp = await fetch(
`https://qveris.cn/api/v1/tools/execute?tool_id=${encodeURIComponent(toolId)}`,
{
method: "POST",
headers: {
Authorization: `Bearer ${apiKey}`,
"Content-Type": "application/json",
},
body: JSON.stringify({
search_id: searchId,
parameters: { city: "London", units: "metric" },
max_response_size: 20480,
}),
}
);
if (!resp.ok) throw new Error(`HTTP ${resp.status}: ${await resp.text()}`);
const data = await resp.json();
console.log(data);
如果你正在配置 AI 编程助手或桌面端 Agent（Cursor、GitHub Copilot、Cline、Roo Code、Continue、Kiro、Junie、Augment、Zed、Google Antigravity、Qoder、CodeBuddy、WorkBuddy、OpenCode、TRAE 等），可以将 Agent 安装指南 连同你的 API 密钥一起提供给 Agent。它会自动检测运行环境，并完成可用 MCP 服务器和技能定义的配置。
支持 MCP 的桌面端客户端包括：Cursor、GitHub Copilot、Cherry Studio、Cline、Roo Code、Continue、Kiro、Junie、Augment、Zed、Google Antigravity、Qoder、CodeBuddy、WorkBuddy、OpenCode、TRAE、Windsurf 和 VS Code。
QVERIS_API_KEY 环境变量（MCP / Python SDK），或Authorization: Bearer ... 请求头（REST API）| 套餐 | 价格 | 积分 | 速率限制 |
|---|---|---|---|
| 免费版 | ¥0 | 注册验证后一次性获得 1,000 体验积分 | 10 次/分钟 |
| 专业版 | ¥128 | 10,000 积分 | 100 次/分钟 |
超出专业版积分后按 ¥0.0128/积分 计费。
按需充值
| 充值金额 | 获得积分 |
|---|---|
| ¥688 | 52,500 积分 |
| ¥2,888 | 230,000 积分 |
| ¥6,888 | 575,000 积分 |
最低充值金额以结算页实时显示为准。购买积分永不过期。详情见定价页面。
在启用 QVeris 工具时，将以下内容复制粘贴到助手的系统提示词中：
你是一个有用的助手，可以动态发现并调用各种能力来帮助用户。首先思考完成用户任务可能需要哪类能力。然后使用 discover 工具，以描述能力的查询词进行搜索，而非直接写出你稍后要传入的具体参数。再使用 call 工具调用合适的能力，通过 params_to_tool 传入参数。如果能力具有 success_rate 和 avg_execution_time，请在选择时加以参考。你可以参考每个能力提供的示例。你可以在一次响应中发起多个工具调用。
QVeris 的核心引擎是托管服务。所有客户端工具（MCP 服务器、SDK、技能、插件）均为开源：
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