Servidor MCP any-chat-completions-mcp

¿Qué hace el servidor MCP “any-chat-completions-mcp”?

El servidor MCP any-chat-completions-mcp actúa como un puente entre asistentes de IA y cualquier API de Chat Completion compatible con el SDK de OpenAI, como OpenAI, Perplexity, Groq, xAI y PyroPrompts. Al adherirse al Model Context Protocol (MCP), permite la integración fluida de proveedores externos de LLM en los flujos de desarrollo. Su función principal es reenviar preguntas basadas en chat a un proveedor de chat IA configurado, permitiendo a los desarrolladores utilizar varios LLM como herramientas en sus entornos preferidos. Esto facilita tareas como cambiar de proveedor o escalar el uso de LLM, fomentando la flexibilidad y eficiencia en aplicaciones potenciadas por IA.

Lista de Prompts

No se mencionan plantillas de prompt en el repositorio ni en la documentación.

Lista de Recursos

No se documentan recursos MCP explícitos en el repositorio ni en el README.

Lista de Herramientas

• chat: Reenvía una pregunta a un proveedor de chat IA configurado. Esta es la principal (y única) herramienta expuesta por el servidor, permitiendo que LLMs o clientes envíen consultas basadas en chat a cualquier endpoint de API compatible con OpenAI.

Casos de uso de este servidor MCP

• Integración unificada de LLM: Los desarrolladores pueden usar un único servidor MCP para acceder a múltiples proveedores de LLM sin cambiar su código de cliente, simplificando la gestión de proveedores.
• Cambio de proveedor: Cambia fácilmente entre OpenAI, PyroPrompts, Perplexity y otros actualizando variables de entorno, útil para optimización de costos o estrategias de respaldo.
• Agentes de IA personalizados de escritorio: Integra LLMs avanzados basados en chat en aplicaciones de escritorio (por ejemplo, Claude Desktop) para potenciar funciones avanzadas de asistente.
• Experimentación y benchmarking: Compara rápidamente salidas de diferentes LLMs de manera estandarizada para investigación, QA o desarrollo de producto.
• API Gateway para LLMs: Actúa como un gateway ligero para enrutar de forma segura mensajes de chat a varias APIs de LLM, centralizando la gestión de claves API y endpoints.

Cómo configurarlo

Windsurf

No se proporcionan instrucciones específicas de plataforma para Windsurf en el repositorio ni en la documentación.

Claude

1. Requisito previo: Asegúrate de que Node.js y npx estén instalados.
2. Ubica el archivo de configuración: Edita claude_desktop_config.json (en MacOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json; en Windows: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json).
3. Agrega el servidor MCP: Añade la configuración del servidor MCP bajo el objeto mcpServers.
4. Establece variables de entorno: Coloca las claves API del proveedor y otra información en el objeto env.
5. Guarda y reinicia: Guarda el archivo y reinicia Claude Desktop para aplicar los cambios.

Ejemplo JSON:

{
  "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": "https://api.openai.com/v1"
      }
    }
  }
}

Protegiendo las claves API (usando variables de entorno):

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

Cursor

No se proporcionan instrucciones específicas de plataforma para Cursor en el repositorio ni en la documentación.

Cline

No se proporcionan instrucciones específicas de plataforma para Cline en el repositorio ni en la documentación.

Cómo usar este MCP dentro de flujos

Uso de MCP en FlowHunt

Para integrar servidores MCP en tu flujo de trabajo de FlowHunt, comienza agregando el componente MCP a tu flujo y conectándolo a tu agente IA:

Haz clic en el componente MCP para abrir el panel de configuración. En la sección de configuración del MCP del sistema, inserta los detalles de tu servidor MCP usando este formato JSON:

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

Una vez configurado, el agente IA podrá utilizar este MCP como herramienta con acceso a todas sus funciones y capacidades. Recuerda cambiar “MCP-name” por el nombre real de tu servidor MCP (por ejemplo, “github-mcp”, “weather-api”, etc.) y reemplaza la URL por la de tu propio servidor MCP.

Resumen

Con base en lo anterior, any-chat-completions-mcp es un servidor MCP enfocado y simplificado, ideal para agregar APIs de chat genéricas compatibles con OpenAI como herramientas. Su principal fortaleza es la simplicidad y amplia compatibilidad, aunque carece de abstracciones de recursos y prompts. Para integración rutinaria de LLM, es robusto, pero los usuarios avanzados podrían desear más funciones. En general, calificaría este MCP con un 6/10 para uso general.

Puntuación MCP