กรณีใช้งาน MCP และ prompt

ตัวอย่าง prompt สำหรับ Gommo remote MCP ใน Cursor (หรือ client อื่น) — ดู tool reference สำหรับพารามิเตอร์

เส้นทางเดียวกับ Quickstart (งานรูปหนึ่งงาน)

REST: Quickstart → วงจร request · MCP (token /th/app/token/): gommo_models_list → gommo_image_create → gommo_task_stream จนได้ URL — อ่านแคตตาล็อก

Gommo MCP เหมือน Quickstart:
1. gommo_credit_balance
2. gommo_models_list type=image
3. gommo_image_create ใช้ ratio/mode จาก catalog เท่านั้น
4. gommo_task_stream จนสำเร็จ ส่ง URL

กฎสำคัญ

1. Agent ควรเรียก gommo_models_list ก่อนสร้าง media
2. ห้ามเดา ratio, mode, resolution, duration
3. หลัง create เก็บ id_base แล้ว poll ด้วย gommo_task_stream หรือ status tool
4. Image/video create ใช้ credits — ตรวจ gommo_credit_balance ก่อน

ตรวจยอด & catalog

คุณพูด	Agent ควรใช้
"ยอด AI credits เหลือเท่าไหร่?"	gommo_credit_balance
"โมเดลภาพอะไรใช้ได้?"	gommo_models_list + type: "image"
"ratio วิดีโอที่รองรับ?"	gommo_models_list + type: "video"

สร้างภาพ

สร้างภาพแมวบนจาน ใช้โมเดลจาก catalog แล้วรอจนเสร็จ

Flow ที่คาดหวัง:

gommo_credit_balance → gommo_models_list (image) → gommo_image_create → gommo_task_stream

สร้างวิดีโอ

สร้างคลิปวิดีโอสั้น ทิวทัศน์เมืองตอนกลางคืน ใช้ enum จาก catalog

gommo_models_list (video) → gommo_video_create → gommo_task_stream

แจ้งเตือนหลังงานยาว

สร้างวิดีโอแล้วแจ้ง Telegram เมื่อเสร็จ

Agent ควรเรียก gommo_notify_send อย่างตั้งใจหลัง gommo_task_stream สำเร็จ — Cursor ไม่ เรียกอัตโนมัติ

ดูงานเก่า

แสดงงานภาพ/วิดีโอล่าสุด 10 รายการ

→ gommo_tasks_list

แมปไป HTTP API

สร้างแอปแทน IDE? ดู endpoint map และ OpenAPI

ขั้นตอนถัดไป

→ MCP tools · Other hosts