Chat MCP Server

Hvad gør “Chat MCP” MCP Server?

Chat MCP er en desktop chatapplikation, der udnytter Model Context Protocol (MCP) til at forbinde med forskellige Large Language Models (LLMs). Bygget med Electron for cross-platform kompatibilitet giver Chat MCP brugere mulighed for at forbinde med og administrere flere LLM-backends via et samlet interface, hvor man kan teste, interagere med og konfigurere forskellige AI-modeller. Den minimalistiske kodebase er designet til at hjælpe udviklere og forskere med at forstå MCP’s kerneprincipper, hurtigt prototype med forskellige servere og effektivisere arbejdsgange med LLM’er. Nøglefunktioner inkluderer dynamisk LLM-konfiguration, multi-klientstyring og let tilpasning til både desktop- og webmiljøer.

Liste over Prompts

Der nævnes ingen prompt-skabeloner i den tilgængelige dokumentation eller repository-filer.

Klar til at vokse din virksomhed?

Start din gratis prøveperiode i dag og se resultater inden for få dage.

Anmod om demo Log ind

Liste over Ressourcer

Der er ingen eksplicitte MCP-ressourcer dokumenteret i repository eller konfigurationseksempler.

Liste over Værktøjer

Der er ikke listet eller beskrevet specifikke værktøjer i repository’et eller server.py (repoet indeholder ikke en server.py-fil eller tilsvarende værktøjsdefinitioner).

Tilmeld dig vores nyhedsbrev

Få de seneste tips, trends og tilbud gratis.

E-mailadresse

Tilmeld

Anvendelsestilfælde for denne MCP Server

• Samlet LLM-testplatform
  Chat MCP gør det muligt for udviklere hurtigt at konfigurere og teste flere LLM-udbydere og -modeller i et enkelt interface, hvilket effektiviserer evalueringsprocessen.

• Cross-platform AI chatapplikation
  Med understøttelse af Linux, macOS og Windows kan Chat MCP bruges som desktop chatklient til at interagere med AI-modeller på alle større operativsystemer.

• Udvikling og fejlfinding af MCP-integrationer
  Med sin rene kodebase kan udviklere bruge Chat MCP som reference eller udgangspunkt for at bygge eller fejlfinde deres egne MCP-kompatible applikationer.

• Læringsværktøj for MCP
  Projektets minimalistiske tilgang gør det ideelt til at lære om Model Context Protocol og eksperimentere med LLM-forbindelser.

Sådan opsætter du det

Windsurf

1. Installer Node.js: Download og installer Node.js fra nodejs.org .
2. Klon repository’et:
   git clone https://github.com/AI-QL/chat-mcp.git
3. Rediger konfiguration:
   Tilpas src/main/config.json med dine LLM API-detaljer og MCP-indstillinger.
4. Installer afhængigheder:
   npm install
5. Start appen:
   npm start

Eksempel på JSON-konfiguration:

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

Bemærk: Beskyt dine API-nøgler ved at bruge miljøvariabler eller krypteret lagring (ikke direkte understøttet i den medfølgende konfiguration, men anbefales).

Claude

1. Installer Node.js: Hent Node.js fra nodejs.org .
2. Download/klon Chat MCP.
3. Rediger src/main/config.json med Claude-kompatibelt API-endpoint og detaljer.
4. Kør npm install.
5. Start med npm start.

Eksempel på JSON:

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

Bemærk: Brug miljøvariabler til følsomme data.

Cursor

1. Installer Node.js.
2. Klon Chat MCP repository.
3. Opdater src/main/config.json til Cursor-backend.
4. Installer afhængigheder.
5. Start applikationen.

Eksempel på JSON:

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

Bemærk: Brug miljøvariabler til API-nøgler.

Cline

1. Installer Node.js.
2. Klon repository’et.
3. Rediger src/main/config.json for Cline API-detaljer.
4. Kør npm install.
5. Start med npm start.

Eksempel på JSON:

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

Bemærk: Beskyt API-nøgler med miljøvariabler.

Eksempel på sikring af API-nøgler:

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

Sæt API_KEY i dit miljø inden du starter appen.

Sådan bruges denne MCP i flows

Brug af MCP i FlowHunt

For at integrere MCP-servere i dit FlowHunt-flow, 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 system-MCP-konfigurationen indsætter du dine MCP-serverdetaljer i dette JSON-format:

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

Når du har konfigureret det, kan AI-agenten nu bruge denne MCP som et værktøj med adgang til alle dens funktioner og muligheder. Husk at ændre “chat-mcp” til navnet på din MCP-server og erstatte URL’en med din egen MCP-server-URL.

Oversigt

Baseret på tilgængelig information er Chat MCP en simpel, lærerig og fleksibel MCP-klient, men mangler avancerede MCP-funktioner (værktøjer, ressourcer, sampling, roots) i sin offentlige dokumentation og opsætning. Dens hovedværdi ligger som et rent, modificerbart chat-front-end. Alt i alt er det et godt udgangspunkt for MCP-læring eller som base for mere avancerede integrationer.

MCP Score