技能介绍

它解决什么问题

开源的 sports-skills 端点在面对亚秒级 tick 流、持牌赔率源和专有预测模型时,往往被限流或直接不够用。绕过限制的常见做法是自己写 HTTP 调用,但公开 API 文档漏掉了 sports 后端必需的 searchLimit 与嵌套过滤参数,把 MACHINA_API_TOKEN 硬编码进源码更会让令牌直接泄漏。Machina 的定位是一个指令层而非运行时:它自己不执行任何代码,而是告诉 agent harness 该把命令交给独立的 machina-cli,把实时数据交给平台侧的 MCP server。

核心能力与关键步骤

前置校验:任何 premium 调用之前先确认三件事——machina-cli 已安装、machina auth whoami 返回用户、machina project use <id> 已执行过。哪一步失败就修哪一步,不要在同一条命令上循环重试。
模板安装:machina template install 通过 API 申请云端资源,并把 agent 上下文下载到当前工作区;加 --json 可拿到结构化输出供 agent 解析。
自定义工作流部署:改过的模板或本地新建的体育流程可以直接推送到 Machina Cloud Pod——本地打包、用 pre-flight linter 校验 _install.yml、上传后端,并自动 provision 新的 webhook 与数据流。
实时数据走 MCP:每个项目对应一个运行在 Machina 基础设施上的 MCP server。模板安装的 JSON 输出里带着 MCP URL 与必需 header,agent harness 用自己的 MCP 配置机制连过去即可;租户路由、websocket 与 X-Api-Token 轮换全部在 server 内部完成。

适用边界与注意点

不要自己直接调原始 HTTP API,也别假设存在 machina sports、machina mcp start、machina template run 这类子命令——MCP server 不归 machina-cli 管理,模板只在服务端 provision,不会在本地运行。python -m sports_skills machina 同样不存在。
若 auth whoami 返回了用户但命令仍报 Not authenticated,说明令牌已过期,重新登录即可。
修改 MCP 配置后,需要用户重启或重载 harness,才能读到新的配置。
未设置默认项目时,大多数 premium 命令会静默失败,新登录后应重新执行项目选择。