mcp-ipfs 是一款 MCP 服务器，旨在通过封装 w3 命令行工具，连接 AI 模型与 storacha.network 分布式存储平台。它使 MCP 客户端（如语言模型）能够无缝管理 storacha.network 空间、上传下载数据、处理委托、管理密钥和执行多种高级存储操作，无需直接处理 w3 CLI 的复杂性。通过标准化的 MCP 接口，AI 模型可以直接调用这些强大的存储功能，极大地扩展了其与去中心化数据交互的能力。核心价值在于提供了一个即用型桥梁，简化了 AI 应用与 IPFS/Filecoin 生态系统（通过 storacha.network）的集成。该服务器基于 Node.js 构建，可通过 NPX 或 Docker 轻松集成到 MCP 客户端配置中，实现快速部署和使用。

无缝认证与账户管理

mcp-ipfs 服务器通过封装 w3 CLI 的认证命令，为 AI 模型和 MCP 客户端提供了与 storacha.network (web3.storage) 进行安全交互的基础。核心认证工具是 w3_login，它利用预配置的电子邮件地址（通过 W3_LOGIN_EMAIL 环境变量提供）来验证客户端身份。一旦初始 w3 login 在宿主环境或 Docker 容器构建过程中完成（需要一次性邮件验证），服务器就能代表客户端进行后续操作。此外，w3_account_ls 工具允许客户端查询当前的授权状态和关联账户信息，确保操作是在正确的身份下执行。这项功能解决了 AI 应用需要以编程方式、无需人工干预地访问受保护的去中心化存储资源的难题。它使得 AI 模型能够自主管理其存储凭证，为自动化工作流（如定期数据备份或模型更新）奠定了安全基础，是实现 AI 与 Web3 存储无缝集成的关键第一步。

使用场景示例：一个部署在云端的 AI 代理，在执行每日数据同步任务前，首先会调用 mcp-ipfs 提供的 w3_account_ls 工具检查其 storacha.network 登录状态。如果未登录或凭证过期，它可以（理论上，若 w3_login 支持非交互式流程或已有有效会话）尝试重新认证，确保后续的数据上传操作能够成功执行。

去中心化空间管理

mcp-ipfs 使得 AI 模型能够直接管理其在 storacha.network 上的存储“空间”(Spaces)。空间是 web3.storage 中用于组织和隔离数据的基本单位，类似于项目文件夹或独立的存储桶。该服务器通过封装一系列 w3 space 子命令（如 w3_space_ls 列出所有可用空间, w3_space_use 切换当前活动空间, w3_space_info 获取空间详情, w3_space_add 邀请成员或注册新空间, w3_space_provision 为空间分配存储提供者）作为 MCP 工具，赋予了 AI 客户端程序化控制存储结构的能力。这种能力对于需要处理多个项目、数据集或用户数据的 AI 应用至关重要。AI 模型不再需要依赖预先手动配置好的固定空间，而是可以根据任务需求动态创建、选择或查询空间信息，极大地提高了其操作灵活性和自主性。这为开发者构建能够自我管理存储资源的复杂 AI 系统提供了便利，简化了多租户或多项目场景下的数据隔离和管理。

使用场景示例：一个多任务 AI 助手在处理来自不同用户的请求时，可以为每个用户或每个重要任务调用 w3_space_add (假设已注册) 或 w3_space_provision 创建一个独立的 storacha.network 空间。在处理特定用户请求时，它会先使用 w3_space_use 切换到该用户的空间，确保数据隔离和正确的访问权限，然后再进行数据上传或下载。

IPFS 数据核心操作

mcp-ipfs 的核心价值在于其简化了 AI 模型与 IPFS 网络（通过 storacha.network）之间的数据交互。它将底层的 w3 CLI 数据管理命令封装为易于使用的 MCP 工具，主要包括：w3_up 用于将本地文件或目录上传到当前活动的 storacha.network 空间并获取其 IPFS 内容标识符 (CID)；w3_ls 用于列出当前空间中的已上传内容；w3_rm 用于从空间中移除指定 CID 的内容；以及 w3_open 用于为已上传的 CID 生成一个可通过 web 访问的 w3s.link URL。这些工具使 AI 模型能够像操作本地文件系统一样，方便地将生成的数据（如模型权重、训练日志、输出结果）持久化到去中心化存储网络，或从中检索所需数据。这解决了 AI 应用在处理大规模数据、需要数据持久性和可验证性、或希望利用 IPFS 内容寻址优势时的存储挑战。开发者可以轻松集成这些功能，让 AI 模型具备直接读写 IPFS 的能力，而无需处理复杂的 IPFS 协议或 storacha.network API 细节。需要注意的是，使用 w3_up 等涉及本地文件的工具时，必须提供正确的文件系统绝对路径，在 Docker 环境下还需确保相关目录已正确挂载。

使用场景示例：一个训练大规模机器学习模型的 AI 任务完成后，使用 w3_up 工具将最终的模型检查点文件上传到其指定的 storacha.network 项目空间。上传成功后，它会记录返回的 IPFS CID。后续，另一个推理服务或评估脚本可以使用这个 CID，通过 mcp-ipfs (或其他 IPFS 客户端) 下载该模型文件进行部署或分析。同时，开发者可以使用 w3_open 工具获取一个公开链接，方便团队成员预览或访问该模型文件。