Serveur MCP any-chat-completions-mcp

Que fait le serveur MCP “any-chat-completions-mcp” ?

Le serveur MCP any-chat-completions-mcp agit comme un pont entre les assistants IA et toute API Chat Completion compatible SDK OpenAI, comme OpenAI, Perplexity, Groq, xAI ou PyroPrompts. En respectant le Model Context Protocol (MCP), il permet une intégration fluide de fournisseurs LLM externes dans les workflows de développement. Sa fonction principale est de relayer les questions conversationnelles à un fournisseur IA configuré, permettant aux développeurs d’utiliser divers LLM comme outils dans leur environnement préféré. Cela facilite le passage d’un fournisseur à l’autre ou la montée en charge de l’usage des LLM, favorisant flexibilité et efficacité dans les applications propulsées par l’IA.

Liste des prompts

Aucun modèle de prompt n’est mentionné dans le dépôt ou la documentation.

Liste des ressources

Aucune ressource MCP explicite n’est documentée dans le dépôt ou le README.

Liste des outils

• chat : Relaye une question vers un fournisseur de chat IA configuré. C’est le principal (et unique) outil exposé par le serveur, permettant aux LLM ou clients d’envoyer des requêtes conversationnelles vers n’importe quel point d’accès API compatible OpenAI.

Cas d’usage de ce serveur MCP

• Intégration LLM unifiée : Les développeurs peuvent utiliser un seul serveur MCP pour accéder à plusieurs fournisseurs LLM sans modifier leur code client, simplifiant la gestion des fournisseurs.
• Changement de fournisseur : Passez facilement d’OpenAI à PyroPrompts, Perplexity ou d’autres en modifiant simplement les variables d’environnement ; idéal pour l’optimisation des coûts ou les stratégies de repli.
• Agents IA de bureau personnalisés : Intégrez des LLM avancés basés sur le chat dans des applications desktop (ex : Claude Desktop) pour enrichir les fonctionnalités d’assistant.
• Expérimentation et Benchmark : Comparez rapidement les sorties de différents LLM de manière standardisée pour la recherche, la QA ou le développement produit.
• Passerelle API pour LLM : Sert de passerelle légère et sécurisée pour router les messages conversationnels vers diverses API LLM, centralisant la gestion des clés API et des endpoints.

Comment le configurer

Windsurf

Aucune instruction spécifique à Windsurf n’est fournie dans le dépôt ou la documentation.

Claude

1. Prérequis : Assurez-vous que Node.js et npx sont installés.
2. Localiser le fichier de config : Modifiez claude_desktop_config.json (sur MacOS : ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json ; sur Windows : %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json).
3. Ajouter le serveur MCP : Ajoutez la configuration du serveur MCP sous l’objet mcpServers.
4. Définir les variables d’environnement : Placez les clés API fournisseurs et autres infos dans l’objet env.
5. Enregistrer et redémarrer : Enregistrez le fichier et redémarrez Claude Desktop pour appliquer les changements.

Exemple de 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"
      }
    }
  }
}

Sécurisation des clés API (via variables d’environnement) :

"env": {
  "AI_CHAT_KEY": "VOTRE_CLÉ_FOURNISSEUR"
}

Cursor

Aucune instruction spécifique à Cursor n’est fournie dans le dépôt ou la documentation.

Cline

Aucune instruction spécifique à Cline n’est fournie dans le dépôt ou la documentation.

Comment utiliser ce MCP dans vos flux

Utilisation du MCP dans FlowHunt

Pour intégrer des serveurs MCP à votre workflow FlowHunt, commencez par ajouter le composant MCP à votre flux et reliez-le à votre agent IA :

Cliquez sur le composant MCP pour ouvrir le panneau de configuration. Dans la section configuration MCP système, insérez les détails de votre serveur MCP au format JSON suivant :

{
  "Nom-MCP": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://votreserveurmcp.exemple/cheminduMCP/url"
  }
}

Une fois configuré, l’agent IA pourra utiliser ce MCP comme outil, avec accès à toutes ses fonctions et capacités. N’oubliez pas de remplacer “Nom-MCP” par le nom réel de votre serveur MCP (par exemple “github-mcp”, “weather-api”, etc.) et d’indiquer l’URL de votre propre serveur MCP.

Aperçu

Sur la base de ce qui précède, any-chat-completions-mcp est un serveur MCP ciblé et épuré, idéal pour ajouter des APIs de chat compatibles OpenAI comme outils. Sa principale force réside dans la simplicité et la large compatibilité, même s’il ne propose ni abstraction ressource ni modèles de prompt. Pour une intégration LLM de routine, il est robuste, mais les utilisateurs avancés pourraient vouloir plus de fonctionnalités. Globalement, j’attribue à ce MCP la note de 6/10 pour un usage généraliste.

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