分发概览
把你的 Context File System 交到 Agent 手中。
什么是分发
你已经通过 数据连接 把各种数据源汇聚到了 PuppyOne，通过 数据管理 整理好了结构。接下来，你需要把这些数据交给 Agent 使用——这就是分发。
PuppyOne 提供多种分发方式，覆盖从 IDE 插件到自研 Agent 的全部场景。每种方式的本质都是让 Agent 能够读写你的 Content Node 树。
分发方式一览
| 方式 | 协议 | 适用 Agent | 特点 |
|---|---|---|---|
| Cursor | MCP | Cursor IDE | IDE 内置，代码 + 数据联动 |
| Claude Desktop | MCP | Claude Desktop | 长对话，文档分析 |
| Claude Code | 文件同步 | Claude Code | 本地文件直接读写 |
| 自定义 MCP 客户端 | MCP | 任意 MCP 客户端 | 通用协议，兼容广泛 |
| REST API | HTTP | 自研 Agent | 完全可编程 |
| 代码沙盒 | 挂载执行 | 计算密集型 Agent | 隔离执行环境 |
我应该选哪种方式
你的 Agent 是什么？
│
├─ Cursor IDE
│ └─► 使用 Cursor MCP 集成（最简单）
│
├─ Claude Desktop
│ └─► 使用 Claude Desktop MCP 配置
│
├─ Claude Code
│ └─► 使用本地文件同步（Claude Code 以文件为核心）
│
├─ 其他 MCP 兼容客户端（Cline / Continue / Zed 等）
│ └─► 使用自定义 MCP 客户端配置
│
├─ 自研 Agent / 脚本
│ └─► 需要在沙盒中执行代码？
│ ├─ 是 → 使用代码沙盒
│ └─ 否 → 使用 REST API
│
└─ 不确定
└─► 从 Cursor 或 Claude Desktop 开始，5 分钟内就能跑通核心概念
MCP（Model Context Protocol）
MCP 是一个让 AI 模型访问外部工具和数据的标准协议。PuppyOne 为每个连接生成一个 MCP Server URL，任何 MCP 兼容客户端都能直接连接。
你的 MCP Server URL 格式为：
https://api.puppyone.ai/api/v1/mcp/server/{API_KEY}文件同步（OpenClaw）
对于 Claude Code 等以本地文件为核心的 Agent，PuppyOne 通过 OpenClaw 协议在云端和本地文件夹之间建立实时双向同步。Agent 读写本地文件，就等于在操作你的 Context File System。
REST API
如果你在构建自己的 Agent 或自动化流程，可以直接调用 PuppyOne 的 HTTP API 操作 Content Node。
代码沙盒
PuppyOne 可以把你的数据挂载到隔离的沙盒环境（Docker 或 E2B 微虚拟机），让 Agent 在沙盒中安全执行代码，处理你的数据。
快速开始
不管选哪种方式，你都需要先完成以下步骤：
- 创建项目并导入数据 — 参见 快速开始
- 创建连接 — 在 Dashboard 中选择分发方式，或通过 CLI 创建
# 安装 CLI
npm install -g puppyone
# 登录
puppyone auth login
# 创建 MCP 连接（用于 Cursor / Claude Desktop / 自定义客户端）
puppyone conn add mcp "My Data"
# 创建本地文件夹同步（用于 Claude Code）
puppyone conn add folder ~/project/context --name "Claude Code Workspace"
# 创建沙盒（用于代码执行）
puppyone conn add sandbox "Python Runner" --type e2b每种分发方式的详细配置，请参阅对应的文档页面。