any-chat-completions-mcp MCP Server

Hvad gør “any-chat-completions-mcp” MCP Server?

any-chat-completions-mcp MCP Server fungerer som en bro mellem AI-assistenter og enhver OpenAI SDK-kompatibel Chat Completion API, såsom OpenAI, Perplexity, Groq, xAI og PyroPrompts. Ved at følge Model Context Protocol (MCP) muliggør den problemfri integration af eksterne LLM-udbydere i udviklingsarbejdsgange. Hovedfunktionen er at videresende chatbaserede spørgsmål til en konfigureret AI-chatudbyder, så udviklere kan benytte forskellige LLM’er som værktøjer i deres foretrukne miljøer. Dette gør opgaver som udbyderskift eller skalering af LLM-brug ligetil, hvilket fremmer fleksibilitet og effektivitet i AI-drevne applikationer.

Liste over Prompts

Ingen promptskabeloner er nævnt i repository eller dokumentation.

Liste over Ressourcer

Ingen eksplicitte MCP-ressourcer er dokumenteret i repository eller README.

Liste over Værktøjer

• chat: Videresender et spørgsmål til en konfigureret AI-chatudbyder. Dette er det primære (og eneste) værktøj, som serveren tilbyder, hvilket tillader LLM’er eller klienter at sende chatbaserede forespørgsler til enhver OpenAI-kompatibel API-endpoint.

Anvendelsesmuligheder for denne MCP Server

• Forenet LLM-integration: Udviklere kan bruge én MCP-server til at få adgang til flere LLM-udbydere uden at ændre deres klientkode, hvilket gør udbyderhåndtering lettere.
• Udbyderskift: Skift nemt mellem OpenAI, PyroPrompts, Perplexity og andre ved at opdatere miljøvariabler, nyttigt for omkostningsoptimering eller fallback-strategier.
• Skræddersyede desktop AI-agenter: Integrér avancerede chatbaserede LLM’er i desktop-applikationer (fx Claude Desktop) for at levere forbedrede assistentfunktioner.
• Eksperimentering og benchmarking: Sammenlign hurtigt outputs fra forskellige LLM’er på en standardiseret måde til forskning, QA eller produktudvikling.
• API Gateway for LLM’er: Fungerer som en let gateway til sikker videresendelse af chatbeskeder til forskellige LLM API’er, hvilket centraliserer API-nøgle- og endpoint-håndtering.

Sådan opsættes den

Windsurf

Ingen platformspecifikke instruktioner er angivet for Windsurf i repository eller dokumentation.

Claude

1. Forudsætning: Sørg for, at Node.js og npx er installeret.
2. Find konfigurationsfil: Rediger claude_desktop_config.json (på MacOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json; på Windows: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json).
3. Tilføj MCP Server: Tilføj MCP-serverkonfigurationen under objektet mcpServers.
4. Sæt miljøvariabler: Placer udbyderens API-nøgler og andre oplysninger i objektet env.
5. Gem og genstart: Gem filen og genstart Claude Desktop for at anvende ændringerne.

JSON-eksempel:

{
  "mcpServers": {
    "chat-openai": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "@pyroprompts/any-chat-completions-mcp"
      ],
      "env": {
        "AI_CHAT_KEY": "OPENAI_KEY",
        "AI_CHAT_NAME": "OpenAI",
        "AI_CHAT_MODEL": "gpt-4o",
        "AI_CHAT_BASE_URL": "v1/chat/completions"
      }
    }
  }
}

Sikring af API-nøgler (ved brug af miljøvariabler):

"env": {
  "AI_CHAT_KEY": "YOUR_PROVIDER_KEY"
}

Cursor

Ingen platformspecifikke instruktioner er angivet for Cursor i repository eller dokumentation.

Cline

Ingen platformspecifikke instruktioner er angivet for Cline i repository eller dokumentation.

Sådan bruges denne MCP i flows

Brug af MCP i FlowHunt

For at integrere MCP-servere i dit FlowHunt-arbejdsflow skal du starte med at tilføje MCP-komponenten til dit flow og forbinde den til din AI-agent:

Klik på MCP-komponenten for at åbne konfigurationspanelet. I systemets MCP-konfigurationssektion indsættes dine MCP-serverdetaljer ved brug af dette JSON-format:

{
  "MCP-name": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Når det er konfigureret, kan AI-agenten nu bruge denne MCP som et værktøj med adgang til alle dens funktioner og kapaciteter. Husk at ændre “MCP-name” til det faktiske navn på din MCP-server (fx “github-mcp”, “weather-api” osv.) og erstatte URL’en med din egen MCP-server-URL.

Oversigt

Baseret på ovenstående er any-chat-completions-mcp en fokuseret, strømlinet MCP-server ideel til at tilføje generiske OpenAI-kompatible chat-API’er som værktøjer. Dens største styrke er enkelhed og bred kompatibilitet, selvom den mangler resurse- og promptabstraktioner. Til rutinemæssig LLM-integration er den robust, men power-brugere kan ønske flere funktioner. Overordnet vil jeg vurdere denne MCP til 6/10 for brug til generelle formål.

MCP-score