Serveur Chat MCP

Que fait le serveur “Chat MCP” MCP ?

Chat MCP est une application de chat de bureau qui exploite le Model Context Protocol (MCP) pour interagir avec divers grands modèles de langage (LLM). Construit avec Electron pour assurer la compatibilité multiplateforme, Chat MCP permet aux utilisateurs de connecter et de gérer plusieurs backends LLM, offrant une interface unifiée pour tester, interagir avec et configurer différents modèles d’IA. Sa base de code minimaliste est conçue pour aider les développeurs et chercheurs à comprendre les principes fondamentaux de MCP, à prototyper rapidement avec différents serveurs et à rationaliser les flux de travail impliquant des LLM. Les fonctionnalités clés incluent la configuration dynamique des LLM, la gestion multi-clients et une adaptation facile pour les environnements de bureau et web.

Liste des prompts

Aucun modèle de prompt n’est mentionné dans la documentation ou les fichiers du dépôt disponibles.

Liste des ressources

Aucune ressource MCP explicite n’est documentée dans le dépôt ou les exemples de configuration.

Liste des outils

Aucun outil spécifique n’est listé ou décrit dans le dépôt ou server.py (le dépôt ne contient pas de fichier server.py ou d’équivalent pour la définition d’outils).

Cas d’utilisation de ce serveur MCP

• Plateforme unifiée de test LLM
  Chat MCP permet aux développeurs de configurer et de tester rapidement plusieurs fournisseurs et modèles LLM au sein d’une seule interface, simplifiant le processus d’évaluation.

• Application de chat IA multiplateforme
  En prenant en charge Linux, macOS et Windows, Chat MCP peut être utilisé comme client de chat de bureau pour interagir avec des modèles d’IA sur n’importe quel système d’exploitation majeur.

• Développement et débogage des intégrations MCP
  Avec sa base de code claire, les développeurs peuvent utiliser Chat MCP comme référence ou point de départ pour construire ou déboguer leurs propres applications compatibles MCP.

• Outil pédagogique pour MCP
  L’approche minimaliste du projet le rend idéal pour apprendre le Model Context Protocol et expérimenter la connectivité avec les LLM.

Comment le configurer

Windsurf

1. Installez Node.js : Téléchargez et installez Node.js depuis nodejs.org.
2. Clonez le dépôt :
   git clone https://github.com/AI-QL/chat-mcp.git
3. Modifiez la configuration :
   Modifiez src/main/config.json avec les détails de votre API LLM et les paramètres MCP.
4. Installez les dépendances :
   npm install
5. Démarrez l’application :
   npm start

Exemple de configuration JSON :

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

Remarque : Sécurisez vos clés API en utilisant des variables d’environnement ou un stockage chiffré (non pris en charge directement dans la configuration fournie, mais recommandé).

Claude

1. Installez Node.js : Obtenez Node.js depuis nodejs.org.
2. Téléchargez/clonez Chat MCP.
3. Modifiez src/main/config.json avec l’endpoint et les détails compatibles Claude.
4. Exécutez npm install.
5. Lancez avec npm start.

Exemple de JSON :

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

Remarque : Utilisez des variables d’environnement pour les données sensibles.

Cursor

1. Installez Node.js.
2. Clonez le dépôt Chat MCP.
3. Mettez à jour src/main/config.json pour le backend Cursor.
4. Installez les dépendances.
5. Démarrez l’application.

Exemple de JSON :

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

Remarque : Utilisez des variables d’environnement pour les clés API.

Cline

1. Installez Node.js.
2. Clonez le dépôt.
3. Modifiez src/main/config.json pour les détails API Cline.
4. Exécutez npm install.
5. Démarrez avec npm start.

Exemple de JSON :

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

Remarque : Sécurisez les clés API à l’aide de variables d’environnement.

Exemple de sécurisation des clés API :

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

Définissez API_KEY dans votre environnement avant de démarrer l’application.

Comment utiliser ce MCP dans les flows

Utilisation de MCP dans FlowHunt

Pour intégrer les serveurs MCP dans votre workflow FlowHunt, commencez par ajouter le composant MCP à votre flow et connectez-le à votre agent IA :

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

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

Une fois configuré, l’agent IA peut désormais utiliser ce MCP comme un outil avec accès à toutes ses fonctions et capacités. N’oubliez pas de remplacer “chat-mcp” par le nom réel de votre serveur MCP et l’URL par l’adresse de votre propre serveur MCP.

Vue d’ensemble

D’après les informations disponibles, Chat MCP est un client MCP simple, pédagogique et flexible, mais il manque de fonctionnalités MCP avancées (outils, ressources, sampling, roots) dans sa documentation et configuration publiques. Sa principale valeur réside dans son interface de chat propre et modifiable. Dans l’ensemble, c’est un bon point de départ pour l’apprentissage de MCP ou comme base pour des intégrations plus avancées.

Score MCP