Chat MCP 서버

“Chat MCP” MCP 서버는 무엇을 하나요?

Chat MCP는 Model Context Protocol(MCP)을 활용하여 다양한 대형 언어 모델(LLM)과 연동할 수 있는 데스크톱 채팅 애플리케이션입니다. Electron 기반으로 크로스플랫폼 호환성을 갖추고 있으며, 사용자는 여러 LLM 백엔드에 연결해 테스트, 상호작용, 구성까지 하나의 통합 인터페이스에서 할 수 있습니다. 미니멀한 코드베이스로 개발자와 연구자가 MCP의 핵심 원리를 이해하고, 다양한 서버로 빠르게 프로토타이핑하며, LLM 관련 작업 흐름을 간소화할 수 있도록 설계되었습니다. 주요 기능으로는 동적 LLM 구성, 멀티 클라이언트 관리, 데스크톱/웹 환경에 손쉽게 맞춤화 가능하다는 점이 있습니다.

프롬프트 목록

공개된 문서나 저장소 파일에 프롬프트 템플릿이 명시되어 있지 않습니다.

리소스 목록

저장소 혹은 구성 예시에 명시적인 MCP 리소스가 문서화되어 있지 않습니다.

도구 목록

저장소 또는 server.py 내에 별도의 도구가 나열되거나 설명되어 있지 않습니다(server.py 파일 또는 이에 준하는 도구 정의 파일이 없음).

이 MCP 서버의 사용 사례

• 통합 LLM 테스트 플랫폼
  Chat MCP를 사용하면 개발자가 여러 LLM 제공업체와 모델을 단일 인터페이스에서 빠르게 구성하고 테스트할 수 있어 평가 과정을 효율화할 수 있습니다.

• 크로스플랫폼 AI 채팅 애플리케이션
  Linux, macOS, Windows를 지원하여 주요 운영 체제 어디서든 AI 모델과 상호작용하는 데스크톱 채팅 클라이언트로 사용할 수 있습니다.

• MCP 통합 개발 및 디버깅
  깔끔한 코드베이스 덕분에 개발자는 MCP 호환 애플리케이션을 구축하거나 디버깅할 때 레퍼런스 또는 출발점으로 활용할 수 있습니다.

• MCP 교육 도구
  미니멀한 접근방식으로 Model Context Protocol을 배우고 LLM 연결을 실험하기에 이상적입니다.

설치 방법

Windsurf

1. Node.js 설치: nodejs.org에서 Node.js를 다운로드 및 설치하세요.
2. 저장소 클론:
   git clone https://github.com/AI-QL/chat-mcp.git
3. 설정 파일 수정:
   src/main/config.json 파일에 LLM API 정보와 MCP 설정을 입력하세요.
4. 의존성 설치:
   npm install
5. 앱 실행:
   npm start

예시 JSON 설정:

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

참고: API 키는 환경 변수나 암호화 저장소를 활용해 안전하게 보관하는 것이 좋습니다(제공된 config에서는 직접 지원하지 않으나 권장함).

Claude

1. Node.js 설치: nodejs.org에서 Node.js를 설치하세요.
2. Chat MCP 다운로드/클론.
3. src/main/config.json 수정: Claude와 호환되는 API 엔드포인트 및 상세 정보를 입력하세요.
4. npm install 실행.
5. npm start로 실행.

예시 JSON:

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

참고: 민감 정보는 환경 변수로 관리하세요.

Cursor

1. Node.js 설치.
2. Chat MCP 저장소 클론.
3. Cursor 백엔드를 위해 src/main/config.json 수정.
4. 의존성 설치.
5. 앱 실행.

예시 JSON:

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

참고: API 키는 환경 변수로 관리하세요.

Cline

1. Node.js 설치.
2. 저장소 클론.
3. Cline API 정보를 위해 src/main/config.json 수정.
4. npm install 실행.
5. npm start로 실행.

예시 JSON:

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

참고: API 키는 환경 변수로 안전하게 관리하세요.

API 키 환경 변수 예시:

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

앱 실행 전 환경 변수에 API_KEY를 설정하세요.

FlowHunt 플로우에서 MCP 사용법

FlowHunt에서 MCP 사용하기

MCP 서버를 FlowHunt 워크플로우에 통합하려면, 플로우에 MCP 컴포넌트를 추가하고 이를 AI 에이전트에 연결하세요.

MCP 컴포넌트를 클릭하여 구성 패널을 엽니다. 시스템 MCP 구성 섹션에서 아래 JSON 형식으로 MCP 서버 정보를 입력하세요:

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

구성 후, AI 에이전트가 해당 MCP를 도구로 활용하여 모든 기능과 역량에 접근할 수 있습니다. “chat-mcp"는 실제 MCP 서버 이름으로, URL도 본인의 MCP 서버 URL로 변경하세요.

개요

제공된 정보에 따르면, Chat MCP는 단순하고 교육적이며 유연한 MCP 클라이언트이지만, 공개 문서 및 셋업에 고급 MCP 기능(도구, 리소스, 샘플링, roots 등)은 없습니다. 깔끔하고 수정이 쉬운 채팅 프론트엔드로, MCP 학습이나 고급 통합의 베이스로 좋은 출발점입니다.

MCP 점수