Servidor Chat MCP

¿Qué hace el servidor MCP “Chat MCP”?

Chat MCP es una aplicación de chat de escritorio que aprovecha el Model Context Protocol (MCP) para conectarse con varios Large Language Models (LLMs). Construido con Electron para compatibilidad multiplataforma, Chat MCP permite a los usuarios conectar y administrar múltiples backends de LLM, proporcionando una interfaz unificada para probar, interactuar y configurar diferentes modelos de IA. Su código minimalista está diseñado para ayudar a desarrolladores e investigadores a comprender los principios fundamentales de MCP, prototipar rápidamente con diferentes servidores y optimizar flujos de trabajo que impliquen LLMs. Sus características clave incluyen configuración dinámica de LLM, gestión multi-cliente y fácil adaptación tanto para entornos de escritorio como web.

Lista de Prompts

No se mencionan plantillas de prompts en la documentación o archivos del repositorio disponibles.

Lista de Recursos

No se documentan recursos MCP explícitos en el repositorio ni en los ejemplos de configuración.

Lista de Herramientas

No se enumeran ni describen herramientas específicas dentro del repositorio ni en server.py (el repositorio no contiene un archivo server.py ni definiciones de herramientas equivalentes).

Casos de uso de este servidor MCP

• Plataforma unificada para pruebas de LLM
  Chat MCP permite a los desarrolladores configurar y probar rápidamente múltiples proveedores y modelos de LLM dentro de una sola interfaz, agilizando el proceso de evaluación.

• Aplicación de chat de IA multiplataforma
  Al ser compatible con Linux, macOS y Windows, Chat MCP puede usarse como cliente de chat de escritorio para interactuar con modelos de IA en cualquier sistema operativo principal.

• Desarrollo y depuración de integraciones MCP
  Con su código limpio, los desarrolladores pueden usar Chat MCP como referencia o punto de partida para construir o depurar sus propias aplicaciones compatibles con MCP.

• Herramienta educativa para MCP
  El enfoque minimalista del proyecto lo hace ideal para aprender sobre el Model Context Protocol y experimentar con la conectividad de LLMs.

Cómo configurarlo

Windsurf

1. Instala Node.js: Descarga e instala Node.js desde nodejs.org.
2. Clona el repositorio:
   git clone https://github.com/AI-QL/chat-mcp.git
3. Edita la configuración:
   Modifica src/main/config.json con los detalles de tu API de LLM y configuraciones MCP.
4. Instala dependencias:
   npm install
5. Inicia la app:
   npm start

Ejemplo de configuración JSON:

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

Nota: Protege tus claves API usando variables de entorno o almacenamiento cifrado (no soportado directamente en la configuración proporcionada, pero recomendable).

Claude

1. Instala Node.js: Obtén Node.js desde nodejs.org.
2. Descarga/clona Chat MCP.
3. Edita src/main/config.json con el endpoint y detalles compatibles con Claude.
4. Ejecuta npm install.
5. Lanza con npm start.

Ejemplo JSON:

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

Nota: Usa variables de entorno para los datos sensibles.

Cursor

1. Instala Node.js.
2. Clona el repositorio Chat MCP.
3. Actualiza src/main/config.json para el backend de Cursor.
4. Instala las dependencias.
5. Inicia la aplicación.

Ejemplo JSON:

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

Nota: Usa variables de entorno para las claves API.

Cline

1. Instala Node.js.
2. Clona el repositorio.
3. Edita src/main/config.json con los detalles de la API de Cline.
4. Ejecuta npm install.
5. Inicia con npm start.

Ejemplo JSON:

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

Nota: Protege las claves API usando variables de entorno.

Ejemplo de protección de claves API:

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

Establece API_KEY en tu entorno antes de iniciar la app.

Cómo usar este MCP dentro de los flows

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 de IA:

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

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

Una vez configurado, el agente de IA ahora puede usar este MCP como herramienta con acceso a todas sus funciones y capacidades. Recuerda cambiar “chat-mcp” por el nombre real de tu servidor MCP y reemplaza la URL por la de tu propio servidor MCP.

Resumen

Según la información disponible, Chat MCP es un cliente MCP simple, educativo y flexible, pero carece de funciones avanzadas de MCP (herramientas, recursos, muestreo, raíces) en su documentación pública y configuración. Su principal valor es ser un front-end de chat limpio y modificable. En general, es un buen punto de partida para aprender MCP o como base para integraciones más avanzadas.

Puntuación MCP