Chat MCP Server

Wat doet de “Chat MCP” MCP Server?

Chat MCP is een desktop chatapplicatie die gebruikmaakt van het Model Context Protocol (MCP) om te communiceren met verschillende Large Language Models (LLM’s). Gebouwd met Electron voor cross-platform compatibiliteit, stelt Chat MCP gebruikers in staat verbinding te maken met en het beheer te voeren over meerdere LLM-backends, met één uniforme interface om verschillende AI-modellen te testen, mee te werken en te configureren. De minimalistische codebase is ontworpen om ontwikkelaars en onderzoekers te helpen de kernprincipes van MCP te begrijpen, snel te prototypen met verschillende servers en werkstromen met LLM’s te stroomlijnen. Belangrijke kenmerken zijn dynamische LLM-configuratie, multi-clientbeheer en eenvoudige aanpassing voor zowel desktop- als webomgevingen.

Lijst van prompts

Er worden geen prompt-sjablonen genoemd in de beschikbare documentatie of repository-bestanden.

Lijst van resources

Er zijn geen expliciete MCP-resources gedocumenteerd in de repository of configuratievoorbeelden.

Lijst van tools

Er zijn geen specifieke tools vermeld of beschreven in de repository of server.py (de repo bevat geen server.py-bestand of gelijkwaardige tool-definities).

Toepassingsgebieden van deze MCP Server

• Geünificeerd LLM-testplatform
  Chat MCP stelt ontwikkelaars in staat om snel meerdere LLM-providers en modellen te configureren en testen binnen één interface, waardoor het evaluatieproces wordt gestroomlijnd.

• Cross-platform AI-chatapplicatie
  Door ondersteuning van Linux, macOS en Windows kan Chat MCP gebruikt worden als desktop chatclient voor interactie met AI-modellen op elk belangrijk besturingssysteem.

• Ontwikkeling en debuggen van MCP-integraties
  Dankzij de overzichtelijke codebase kunnen ontwikkelaars Chat MCP gebruiken als referentie of startpunt voor hun eigen MCP-compatibele applicaties.

• Educatief hulpmiddel voor MCP
  Door de minimalistische aanpak is het project ideaal om te leren over het Model Context Protocol en te experimenteren met LLM-connectiviteit.

Hoe zet je het op

Windsurf

1. Installeer Node.js: Download en installeer Node.js via nodejs.org.
2. Clone de repository:
   git clone https://github.com/AI-QL/chat-mcp.git
3. Bewerk de configuratie:
   Pas src/main/config.json aan met jouw LLM API-gegevens en MCP-instellingen.
4. Installeer afhankelijkheden:
   npm install
5. Start de app:
   npm start

Voorbeeld JSON-configuratie:

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

Let op: Beveilig je API-sleutels door gebruik te maken van omgevingsvariabelen of versleutelde opslag (niet direct ondersteund in de meegeleverde configuratie, maar aanbevolen).

Claude

1. Installeer Node.js: Haal Node.js op via nodejs.org.
2. Download/clone Chat MCP.
3. Bewerk src/main/config.json met een Claude-compatibel API-endpoint en details.
4. Voer npm install uit.
5. Start met npm start.

Voorbeeld JSON:

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

Let op: Gebruik omgevingsvariabelen voor gevoelige gegevens.

Cursor

1. Installeer Node.js.
2. Clone de Chat MCP repository.
3. Werk src/main/config.json bij voor de Cursor-backend.
4. Installeer afhankelijkheden.
5. Start applicatie.

Voorbeeld JSON:

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

Let op: Gebruik omgevingsvariabelen voor API-sleutels.

Cline

1. Installeer Node.js.
2. Clone de repository.
3. Bewerk src/main/config.json voor Cline API-details.
4. Voer npm install uit.
5. Start met npm start.

Voorbeeld JSON:

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

Let op: Beveilig API-sleutels via omgevingsvariabelen.

Voorbeeld API-sleutels beveiligen:

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

Stel API_KEY in als omgevingsvariabele voordat je de app start.

Hoe gebruik je deze MCP in flows

MCP gebruiken in FlowHunt

Om MCP-servers in je FlowHunt-workflow te integreren, begin je met het toevoegen van het MCP-component aan je flow en verbind je deze met je AI-agent:

Klik op het MCP-component om het configuratiepaneel te openen. In het systeem-MCP-configuratiegedeelte voeg je je MCP-servergegevens toe in het volgende JSON-formaat:

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

Na configuratie kan de AI-agent deze MCP gebruiken als tool met toegang tot alle functies en mogelijkheden. Vergeet niet “chat-mcp” te vervangen door de daadwerkelijke naam van jouw MCP-server en de URL aan te passen naar jouw eigen MCP-server URL.

Overzicht

Op basis van de beschikbare informatie is Chat MCP een eenvoudige, educatieve en flexibele MCP-client, maar ontbreken geavanceerde MCP-functionaliteiten (tools, resources, sampling, roots) in de publieke documentatie en setup. De belangrijkste waarde ligt in een overzichtelijke, aanpasbare chat-frontend. Al met al is het een goed startpunt voor het leren van MCP of als basis voor meer geavanceerde integraties.

MCP Score