Chat MCP Server

K čemu slouží MCP Server “Chat MCP”?

Chat MCP je desktopová chatovací aplikace, která využívá Model Context Protocol (MCP) k propojení s různými velkými jazykovými modely (LLM). Je postavena na Electronu pro multiplatformní kompatibilitu a umožňuje uživatelům připojit se a spravovat více backendů LLM, čímž poskytuje jednotné rozhraní pro testování, interakci a konfiguraci různých AI modelů. Její minimalistická kódová základna je navržena tak, aby vývojářům a výzkumníkům pomohla pochopit základní principy MCP, rychle prototypovat s různými servery a zjednodušit pracovní postupy zahrnující LLM. Klíčové vlastnosti zahrnují dynamickou konfiguraci LLM, správu více klientů a snadnou adaptaci pro desktop i webové prostředí.

Seznam promptů

V dostupné dokumentaci ani souborech repozitáře nejsou zmíněny žádné šablony promptů.

Seznam zdrojů

V repozitáři ani v příkladech konfigurace nejsou explicitně zdokumentovány MCP zdroje.

Seznam nástrojů

V repozitáři ani v server.py (repo neobsahuje soubor server.py ani ekvivalentní definice nástrojů) nejsou uvedeny žádné konkrétní nástroje.

Scénáře použití tohoto MCP serveru

• Jednotná platforma pro testování LLM
  Chat MCP umožňuje vývojářům rychle konfigurovat a testovat více poskytovatelů a modelů LLM v jednom rozhraní a zjednodušuje tak proces vyhodnocení.

• Multiplatformní AI chatovací aplikace
  Díky podpoře Linuxu, macOS a Windows lze Chat MCP použít jako desktopového chatovacího klienta pro interakci s AI modely na všech hlavních operačních systémech.

• Vývoj a ladění MCP integrací
  Díky čisté kódové základně mohou vývojáři použít Chat MCP jako referenční bod nebo výchozí základ pro stavbu či ladění vlastních MCP kompatibilních aplikací.

• Vzdělávací nástroj pro MCP
  Minimalistický přístup projektu je ideální pro učení o Model Context Protocol a experimentování s připojením k LLM.

Jak to nastavit

Windsurf

1. Nainstalujte Node.js: Stáhněte a nainstalujte Node.js z nodejs.org.
2. Naklonujte repozitář:
   git clone https://github.com/AI-QL/chat-mcp.git
3. Upravte konfiguraci:
   Upravte soubor src/main/config.json pomocí údajů o vaší LLM API a nastavení MCP.
4. Nainstalujte závislosti:
   npm install
5. Spusťte aplikaci:
   npm start

Příklad JSON konfigurace:

{
    "chatbotStore": {
        "apiKey": "",
        "url": "https://api.aiql.com",
        "path": "/v1/chat/completions",
        "model": "gpt-4o-mini",
        "mcp": true
    }
}

Poznámka: API klíče ukládejte bezpečně pomocí environmentálních proměnných nebo šifrovaného úložiště (není přímo podporováno v dané konfiguraci, ale doporučeno).

Claude

1. Nainstalujte Node.js: Získejte Node.js z nodejs.org.
2. Stáhněte/klonujte Chat MCP.
3. Upravte src/main/config.json s endpointem a údaji kompatibilními s Claude.
4. Spusťte npm install.
5. Spusťte aplikaci příkazem npm start.

Příklad JSON:

{
    "chatbotStore": {
        "apiKey": "",
        "url": "https://anthropic.api.endpoint",
        "path": "/v1/messages",
        "model": "claude-3-opus",
        "mcp": true
    }
}

Poznámka: Pro citlivé údaje používejte environmentální proměnné.

Cursor

1. Nainstalujte Node.js.
2. Naklonujte repozitář Chat MCP.
3. Upravte src/main/config.json pro backend Cursor.
4. Nainstalujte závislosti.
5. Spusťte aplikaci.

Příklad JSON:

{
    "chatbotStore": {
        "apiKey": "",
        "url": "https://cursor.api.endpoint",
        "path": "/v1/chat/completions",
        "model": "cursor-model",
        "mcp": true
    }
}

Poznámka: Pro API klíče používejte environmentální proměnné.

Cline

1. Nainstalujte Node.js.
2. Naklonujte repozitář.
3. Upravte src/main/config.json pro údaje o Cline API.
4. Spusťte npm install.
5. Spusťte aplikaci pomocí npm start.

Příklad JSON:

{
    "chatbotStore": {
        "apiKey": "",
        "url": "https://cline.api.endpoint",
        "path": "/v1/chat/completions",
        "model": "cline-model",
        "mcp": true
    }
}

Poznámka: API klíče zabezpečte pomocí environmentálních proměnných.

Příklad zabezpečení API klíčů:

{
    "chatbotStore": {
        "apiKey": "${API_KEY}",
        "url": "https://api.example.com",
        "path": "/v1/chat/completions",
        "model": "your-model",
        "mcp": true
    }
}

Nastavte API_KEY ve svém prostředí před spuštěním aplikace.

Jak používat tento MCP uvnitř flow

Použití MCP ve FlowHunt

Pro integraci MCP serverů do vašeho workflow ve FlowHunt začněte přidáním MCP komponenty do vašeho flow a připojením k AI agentovi:

Klikněte na MCP komponentu pro otevření konfiguračního panelu. V sekci systémové konfigurace MCP vložte údaje o vašem MCP serveru v tomto JSON formátu:

{
  "chat-mcp": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Po konfiguraci bude AI agent schopen používat tento MCP jako nástroj se všemi jeho funkcemi a možnostmi. Nezapomeňte změnit “chat-mcp” na skutečný název vašeho MCP serveru a nahradit URL vlastní adresou MCP serveru.

Přehled

Na základě dostupných informací je Chat MCP jednoduchý, vzdělávací a flexibilní MCP klient, ale v jeho veřejné dokumentaci a nastavení chybí pokročilé MCP funkce (nástroje, zdroje, sampling, roots). Jeho hlavní přínos je v čistém, snadno upravitelném chatovacím rozhraní. Celkově je dobrým výchozím bodem pro učení MCP nebo jako základ pro pokročilejší integrace.

MCP skóre