any-chat-completions-mcp MCP-palvelin

Mitä “any-chat-completions-mcp” MCP-palvelin tekee?

any-chat-completions-mcp MCP-palvelin toimii sillan tavoin AI-assistenttien ja minkä tahansa OpenAI SDK -yhteensopivan Chat Completion API:n, kuten OpenAI, Perplexity, Groq, xAI ja PyroPrompts, välillä. Noudattamalla Model Context Protocol (MCP) -protokollaa se mahdollistaa ulkoisten LLM-tarjoajien saumattoman integroinnin kehitysprosesseihin. Sen päätehtävä on välittää keskustelupohjaiset kysymykset määritetylle AI-chat-tarjoajalle, jolloin kehittäjät voivat hyödyntää useita LLM:iä työkaluna haluamissaan ympäristöissä. Näin esimerkiksi tarjoajien vaihtaminen tai LLM-käytön skaalaaminen on helppoa, mikä lisää joustavuutta ja tehokkuutta tekoälysovelluksissa.

Luettelo kehotteista

Repositoriossa tai dokumentaatiossa ei mainita promptipohjia.

Luettelo resursseista

Repositoriossa tai README:ssä ei ole dokumentoitu erillisiä MCP-resursseja.

Työkaluluettelo

• chat: Välittää kysymyksen määritetylle AI-chat-tarjoajalle. Tämä on palvelimen pää- (ja ainoa) työkalu, joka mahdollistaa LLM:ien tai asiakkaiden chat-pohjaisten kyselyiden lähettämisen mihin tahansa OpenAI-yhteensopivaan API-päätepisteeseen.

Tämän MCP-palvelimen käyttötapauksia

• Yhtenäinen LLM-integraatio: Kehittäjät voivat käyttää yhtä MCP-palvelinta päästäkseen useille LLM-tarjoajille muuttamatta asiakaskoodia, mikä yksinkertaistaa tarjoajien hallintaa.
• Tarjoajan vaihto: Vaihda helposti OpenAI:n, PyroPromptsin, Perplexityn ja muiden välillä päivittämällä ympäristömuuttujat – hyödyllistä kustannusoptimointiin tai varajärjestelyihin.
• Mukautetut työpöytä-AI-agentit: Integroidu kehittyneet chat-pohjaiset LLM:t työpöytäsovelluksiin (esim. Claude Desktop) tehostamaan assistenttiominaisuuksia.
• Kokeilu ja vertailu: Vertaa nopeasti eri LLM:ien tuottamia vastauksia standardoidulla tavalla tutkimukseen, laadunvarmistukseen tai tuotekehitykseen.
• API-yhdyskäytävä LLM:ille: Toimii kevyenä yhdyskäytävänä, joka välittää keskusteluviestit turvallisesti eri LLM API:hin ja keskittää API-avainten ja päätepisteiden hallinnan.

Näin otat sen käyttöön

Windsurf

Repositoriossa tai dokumentaatiossa ei ole Windsurf-kohtaisia ohjeita.

Claude

1. Edellytys: Varmista, että Node.js ja npx on asennettu.
2. Sijainti: Muokkaa claude_desktop_config.json-tiedostoa (MacOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json; Windows: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json).
3. Lisää MCP-palvelin: Lisää MCP-palvelimen konfiguraatio mcpServers-objektiin.
4. Aseta ympäristömuuttujat: Lisää API-avaimet ja muu tieto env-objektiin.
5. Tallenna ja käynnistä uudelleen: Tallenna tiedosto ja käynnistä Claude Desktop uudelleen, jotta muutokset tulevat voimaan.

JSON-esimerkki:

{
  "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"
      }
    }
  }
}

API-avainten suojaaminen (ympäristömuuttujilla):

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

Cursor

Repositoriossa tai dokumentaatiossa ei ole Cursor-kohtaisia ohjeita.

Cline

Repositoriossa tai dokumentaatiossa ei ole Cline-kohtaisia ohjeita.

Näin käytät tätä MCP:tä FlowHunt-työnkuluissa

MCP:n käyttö FlowHuntissa

Lisätäksesi MCP-palvelimen FlowHuntin työnkulkuun, aloita lisäämällä MCP-komponentti työnkulkuun ja yhdistämällä se AI-agenttiin:

Klikkaa MCP-komponenttia avataksesi konfiguraatiopaneelin. Järjestelmän MCP-konfiguraatio -osioon syötä MCP-palvelimesi tiedot seuraavassa JSON-muodossa:

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

Kun asetukset on tehty, AI-agentti voi nyt käyttää tätä MCP:tä työkaluna ja hyödyntää kaikkia sen toimintoja. Muista vaihtaa “MCP-name” oman MCP-palvelimesi nimeksi (esim. “github-mcp”, “weather-api” jne.) ja korvaa URL omalla MCP-palvelimesi osoitteella.

Yhteenveto

Edellä olevan perusteella any-chat-completions-mcp on keskittynyt ja virtaviivainen MCP-palvelin, joka soveltuu erinomaisesti geneeristen OpenAI-yhteensopivien chat-API:en lisäämiseen työkaluiksi. Sen suurin vahvuus on yksinkertaisuus ja laaja yhteensopivuus, vaikka se ei tarjoa resurssi- tai promptiabstraktioita. Tavalliseen LLM-integraatioon se on toimiva, mutta vaativat käyttäjät saattavat kaivata enemmän ominaisuuksia. Kokonaisarvosanaksi annan tälle MCP:lle 6/10 yleiskäyttöön.

MCP-arvosana