Chat MCP Server

Was macht der „Chat MCP“ MCP Server?

Chat MCP ist eine Desktop-Chat-Anwendung, die das Model Context Protocol (MCP) nutzt, um mit verschiedenen Large Language Models (LLMs) zu kommunizieren. Entwickelt mit Electron für plattformübergreifende Kompatibilität, ermöglicht Chat MCP den Nutzern die Verbindung und Verwaltung mehrerer LLM-Backends und bietet eine einheitliche Oberfläche zum Testen, Interagieren und Konfigurieren verschiedener KI-Modelle. Der minimalistische Code ist darauf ausgelegt, Entwicklern und Forschenden die MCP-Grundlagen zu vermitteln, schnelles Prototyping mit verschiedenen Servern zu ermöglichen und Workflows mit LLMs zu vereinfachen. Wichtige Merkmale sind dynamische LLM-Konfiguration, Multi-Client-Verwaltung und einfache Anpassung sowohl für Desktop- als auch Web-Umgebungen.

Liste der Prompts

Keine Prompt-Vorlagen sind in der verfügbaren Dokumentation oder den Repository-Dateien erwähnt.

Liste der Ressourcen

Keine expliziten MCP-Ressourcen sind im Repository oder in den Konfigurationsbeispielen dokumentiert.

Liste der Tools

Keine spezifischen Tools werden im Repository oder in server.py aufgeführt oder beschrieben (das Repo enthält keine server.py oder gleichwertige Tooling-Definitionen).

Anwendungsfälle dieses MCP Servers

• Zentrale LLM-Testplattform
  Chat MCP ermöglicht Entwicklern das schnelle Konfigurieren und Testen mehrerer LLM-Anbieter und -Modelle in einer einzigen Oberfläche und vereinfacht so den Evaluierungsprozess.

• Plattformübergreifende KI-Chat-Anwendung
  Durch die Unterstützung von Linux, macOS und Windows kann Chat MCP als Desktop-Client für die Interaktion mit KI-Modellen auf jedem wichtigen Betriebssystem genutzt werden.

• Entwicklung und Debugging von MCP-Integrationen
  Dank seines sauberen Codes kann Chat MCP als Referenz oder Ausgangsbasis für eigene MCP-kompatible Anwendungen verwendet werden.

• Lernwerkzeug für MCP
  Der minimalistische Ansatz des Projekts macht es ideal, um das Model Context Protocol kennenzulernen und mit LLM-Konnektivität zu experimentieren.

Einrichtung

Windsurf

1. Node.js installieren: Lade Node.js von nodejs.org herunter und installiere es.
2. Repository klonen:
   git clone https://github.com/AI-QL/chat-mcp.git
3. Konfiguration bearbeiten:
   Passe src/main/config.json mit deinen LLM-API-Daten und MCP-Einstellungen an.
4. Abhängigkeiten installieren:
   npm install
5. App starten:
   npm start

Beispielkonfiguration (JSON):

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

Hinweis: Sichere deine API-Schlüssel, indem du Umgebungsvariablen oder verschlüsselte Speicher nutzt (wird in der Konfiguration nicht direkt unterstützt, ist aber empfohlen).

Claude

1. Node.js installieren: Installiere Node.js von nodejs.org.
2. Chat MCP herunterladen/klonen.
3. src/main/config.json bearbeiten mit einem Claude-kompatiblen API-Endpunkt und den Details.
4. npm install ausführen.
5. Mit npm start starten.

Beispiel-JSON:

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

Hinweis: Verwende Umgebungsvariablen für sensible Daten.

Cursor

1. Node.js installieren.
2. Chat MCP Repository klonen.
3. src/main/config.json für das Cursor-Backend aktualisieren.
4. Abhängigkeiten installieren.
5. Anwendung starten.

Beispiel-JSON:

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

Hinweis: API-Schlüssel per Umgebungsvariablen setzen.

Cline

1. Node.js installieren.
2. Repository klonen.
3. src/main/config.json für Cline-API-Details bearbeiten.
4. npm install ausführen.
5. Mit npm start starten.

Beispiel-JSON:

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

Hinweis: API-Schlüssel mit Umgebungsvariablen sichern.

Beispiel für das Sichern von API-Schlüsseln:

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

Setze API_KEY in deiner Umgebung, bevor du die App startest.

Nutzung dieses MCP in Flows

MCP in FlowHunt verwenden

Um MCP-Server in deinen FlowHunt-Workflow zu integrieren, füge zunächst die MCP-Komponente zu deinem Flow hinzu und verbinde sie mit deinem KI-Agenten:

Klicke auf die MCP-Komponente, um das Konfigurationspanel zu öffnen. Im Bereich „System MCP-Konfiguration“ trägst du die Details deines MCP-Servers in diesem JSON-Format ein:

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

Nach der Konfiguration kann der KI-Agent dieses MCP als Tool mit Zugriff auf alle Funktionen nutzen. Denke daran, “chat-mcp” durch den tatsächlichen Namen deines MCP-Servers zu ersetzen und die URL mit deiner eigenen MCP-Server-URL anzugeben.

Übersicht

Nach aktuellem Stand ist Chat MCP ein einfaches, edukatives und flexibles MCP-Frontend, dem jedoch fortgeschrittene MCP-Funktionen (Tools, Ressourcen, Sampling, Roots) in der öffentlichen Dokumentation und Einrichtung fehlen. Der Hauptnutzen liegt im sauberen, leicht anpassbaren Chat-Frontend. Insgesamt ist es ein guter Ausgangspunkt für MCP-Lernen oder als Basis für weiterführende Integrationen.

MCP Score