429-throttle-mcp

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不再被 API 429 拒绝 — 自带限流的 MCP 代理 + Agent 操作员技能。模型在长程任务中自动控速；非技术用户一句话完成「打开 / 调参 / 关闭 / 诊断 / 复盘」。

是什么

很多免费大模型 API（Grok、Gemini、Dots 等）每分钟只能调用 30 次左右。模型在做长程任务（搜索 + 生成 PPT、批量调用工具）时，很容易超出限额被 429 拒绝。

429-throttle-mcp 在这个痛点上提供了一个透明限流层：

模型 → call_api 工具 → 限流器 → 实际 API 请求 → 返回结果 + 用量快照

模型不需要知道速率限制的存在，它只需要正常调用 call_api。限流逻辑在 MCP 内部透明执行——额度够就放行，不够就告诉模型等多久再重试。

适合谁：

• 开发者 / Agent 框架用户：npm i 429-throttle-mcp（MCP）或 npm i dsh-throttle（DSH）即得透明限流代理；
• 非技术用户：配合 rate-limit-operator 技能，用一句话完成限流的打开、调参、关闭与复盘。

v1.1 方向变化（重要）

v1.1 从「仅面向开发者的限流代理」升级为「非技术用户也能用的限流控制面」，新增三块能力：

1. Agent 操作员技能 rate-limit-operator — 把「打开 / 调参 / 关闭 / 诊断 / 复盘」全部口语化，由 agent 代劳。用户说「打开限流」「太慢了」「还是 429」「关掉限流」即可，无需懂 RPM/TPM、无需改文件。
2. 任务复盘 begin_task / end_task — 长任务开始 / 结束时各调一次，返回：实际用时、调用次数、被限流次数、原定串行用时、按并发度推算的「第几轮会触顶」。
3. 两种 429 的区分 — 代理拦截（rejectedCalls > 0，可调参解决）vs 上游平台配额 429（只能查平台文档），避免盲目调高本代理上限反而更易被封。

版本与变更记录

当前版本 v1.1.0（npm 自 1.0.2 起跳升）。v1.1.0 变更：

• ✨ 新增工具：begin_task / end_task（长任务复盘）
• ✨ 新增统计：totalDurationMs / avgLatencyMs（get_rate_limit_status 返回）
• ✨ 新增操作员技能 rate-limit-operator（口语控制全流程）
• 🔒 安全加固：call_api 增加 URL scheme 白名单（仅 http/https）
• 🔧 兼容修复：适配 @modelcontextprotocol/sdk 1.30（改用高层 McpServer + Zod raw shape）

包结构

Monorepo，包含两个独立 npm 包，共享核心限流逻辑：

429-throttle-mcp/
├── packages/
│   ├── rate-limiter.js              # 核心限流逻辑（共享）
│   ├── 429-throttle-mcp/            # MCP Server 包
│   │   ├── package.json
│   │   ├── server.js
│   │   └── rate-limiter.js
│   └── dsh-throttle/                # DSH Plugin 包
│       ├── package.json
│       ├── plugin.js
│       └── rate-limiter.js
├── dsh-manifest.json
├── README.md
└── .env.example

核心参数

参数优先级：set_rate_limit 工具动态调整 > env 启动值。动态调整实时生效但进程重启后回到 env 默认值；长期参数请改 env。

暴露的工具（v1.1 共 5 个）

call_api

通过限流代理发送 HTTP 请求。所有外部 API 调用必须经过此工具（否则限流器无数据，复盘为空）。

返回：API 响应 + _meta.rateLimit 用量快照。如果被限流拒绝，返回 RATE_LIMIT_EXCEEDED，包含 retryAfterSeconds 建议等待时间。

get_rate_limit_status

查询当前速率限制使用情况。返回已用/剩余调用次数和 Token 数、rejectedCalls（被本代理拦截数）、totalDurationMs（累计接口耗时）、avgLatencyMs（平均单次时延）及建议。判 429 来源看 rejectedCalls。

set_rate_limit

动态调整限流参数（实时生效，无需重启）。

begin_task（v1.1 新增）

开启一个限流观测任务区间，返回 taskId。长任务开始前调用。

end_task（v1.1 新增）

结束任务区间并返回复盘报告。

返回字段：

安装

MCP 客户端（ZCode / WorkBuddy 等）

npm install 429-throttle-mcp

在 MCP 配置中添加（stdio）：

{
  "mcpServers": {
    "429-throttle-mcp": {
      "command": "node",
      "args": ["node_modules/429-throttle-mcp/server.js"],
      "env": {
        "MAX_CALLS": "30",
        "MAX_TOKENS": "750000"
      }
    }
  }
}

DeepSeek Harness

npm install dsh-throttle

方式一（推荐）：DSH CLI 一键挂载

dsh plugin --profile web add dsh-throttle

方式二：手动挂载——将插件装入 profiles/<profile>/node_modules/@deepseek-ai/dsh-throttle/，并在 cordis.patch.yml 的 - insert: 数组追加条目：

- id: dsh-throttle
  name: '@deepseek-ai/dsh-throttle'
  config: {}

🔍 重中之重：挂载后如何确认启用与跑通

MCP 客户端（以 WorkBuddy 为例）

第 1 步 — 启用：连接器管理页找到 429-throttle-mcp，点击 Trust（首次挂载必须）。若配置里 disabled: true，先改为 false。

第 2 步 — 确认已启用（满足任一即成功）：

• ✅ 连接器管理页显示该 server 已连接、工具 5/5
• ✅ 会话工具列表能看到 429-throttle-mcp_call_api / get_rate_limit_status 等
• ✅ 让模型调一次 get_rate_limit_status，返回 JSON 即进程存活

第 3 步 — 命令行冒烟（不依赖客户端 UI）：

# 从 server.js 所在目录启动，正常打印启动信息即 OK
node server.js

期望输出：已启动 + 每分钟调用上限: 30 次 + 工具: call_api / get_rate_limit_status / set_rate_limit / begin_task / end_task。

常见问题：

• 工具不可见 → 90% 是会话未刷新：新开一个对话窗口再试（MCP 工具在会话启动时加载）。
• 改了 disabled / env 参数 → 需重启客户端才生效。
• 只有 3 个工具、缺 begin_task/end_task → 装的是 1.0.x，请升级到 1.1.0。

DeepSeek Harness

1. 插件装入 profiles/<profile>/node_modules/@deepseek-ai/dsh-throttle/，patch 加条目（见上）。
2. 重启 Harness。
3. 工具列表出现 call_api / get_rate_limit_status / set_rate_limit / begin_task / end_task，即启用成功。
4. 冒烟：调 get_rate_limit_status 看返回。

跑通一次完整链路（推荐，含复盘）

1. begin_task({name:"演示"})                       → 记下 taskId
2. call_api({url:"https://example.com"})           → status 200 + _meta.rateLimit
3. end_task({taskId, concurrency:2})               → 用时 / 次数 / timeoutRound
4. get_rate_limit_status()                         → 累计统计

Agent 操作员技能（口语控制，v1.1 新增）

将技能 rate-limit-operator 安装到 agent 技能目录（如 WorkBuddy 的 ~/.workbuddy/skills/rate-limit-operator/）后，以下口语自动触发 agent 代劳：

重要认知：用户说「还是 429」时，先判因再动作。上游平台 429（免费 / 起步 plan 配额）不是本代理能解决的，盲目调高本代理上限只会打更猛、更易被封。

工作流示例（含复盘）

模型在做品牌 PPT 搜索任务时：

1. begin_task({name:"PPT 搜索"}) → 记下 taskId
2. get_rate_limit_status → 确认额度充足
3. call_api → 搜索品牌关键词（如被拒 → 等 retryAfterSeconds 后重试）
4. 重复 2-3 直到收集完所有信息
5. end_task({taskId, concurrency:3}) → 拿到用时 / 次数 / 触顶轮次复盘
6. set_rate_limit → 按复盘结果收紧或放宽限流参数

限流算法

滑动窗口 + 令牌桶（Sliding Window + Token Bucket）：维护 60 秒滑动窗口，每次调用记录时间戳和 token 消耗。窗口外的旧记录自动清理。超过限制时计算最早记录的剩余等待时间。

并发安全：tryConsume() 是同步函数，在 Node.js 单线程事件循环中天然串行化，不会出现竞态条件。

为什么用这个而不是 prompt 里写"慢点调用"？

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License

MIT