any-chat-completions-mcp MCP Server

Hva gjør “any-chat-completions-mcp” MCP Server?

any-chat-completions-mcp MCP Server fungerer som en bro mellom AI-assistenter og enhver OpenAI SDK-kompatibel Chat Completion API, slik som OpenAI, Perplexity, Groq, xAI og PyroPrompts. Ved å følge Model Context Protocol (MCP) muliggjør den sømløs integrasjon av eksterne LLM-leverandører i utviklingsarbeidsflyter. Hovedfunksjonen er å videresende chat-baserte spørsmål til en konfigurert AI chat-leverandør, slik at utviklere kan bruke ulike LLM-er som verktøy i sine foretrukne miljøer. Dette gjør oppgaver som leverandørbytte eller skalering av LLM-bruk enkelt, og gir fleksibilitet og effektivitet i AI-drevne applikasjoner.

Liste over prompt-maler

Ingen prompt-maler er nevnt i depotet eller dokumentasjonen.

Liste over ressurser

Ingen eksplisitte MCP-ressurser er dokumentert i depotet eller README.

Liste over verktøy

• chat: Videresender et spørsmål til en konfigurert AI Chat-leverandør. Dette er hoved- (og eneste) verktøyet serveren eksponerer, slik at LLM-er eller klienter kan sende chat-baserte forespørsler til et hvilket som helst OpenAI-kompatibelt API-endepunkt.

Bruksområder for denne MCP-serveren

• Samlet LLM-integrasjon: Utviklere kan bruke én MCP-server for å få tilgang til flere LLM-leverandører uten å endre klientkoden sin, og dermed forenkle leverandørhåndteringen.
• Leverandørbytte: Bytt enkelt mellom OpenAI, PyroPrompts, Perplexity og andre ved å oppdatere miljøvariabler – nyttig for kostnadsoptimalisering eller fallback-strategier.
• Egendefinerte skrivebords-AI-agenter: Integrer avanserte chat-baserte LLM-er i skrivebordsapplikasjoner (f.eks. Claude Desktop) for å gi forbedrede assistentfunksjoner.
• Eksperimentering og benchmarking: Sammenligne raskt resultater fra ulike LLM-er på en standardisert måte for forskning, QA eller produktutvikling.
• API-gateway for LLM-er: Fungerer som en lett gateway for sikker ruting av chat-meldinger til ulike LLM-API-er, og sentraliserer håndtering av API-nøkler og endepunkter.

Slik setter du det opp

Windsurf

Ingen plattformspesifikke instruksjoner er gitt for Windsurf i depotet eller dokumentasjonen.

Claude

1. Forutsetning: Sørg for at Node.js og npx er installert.
2. Finn konfigurasjonsfilen: Rediger claude_desktop_config.json (på MacOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json; på Windows: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json).
3. Legg til MCP-server: Legg til MCP-serverkonfigurasjonen under mcpServers-objektet.
4. Sett miljøvariabler: Plasser leverandørens API-nøkler og annen informasjon i env-objektet.
5. Lagre og start på nytt: Lagre filen og start Claude Desktop på nytt for å ta i bruk endringene.

JSON-eksempel:

{
  "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"
      }
    }
  }
}

Sikring av API-nøkler (ved bruk av miljøvariabler):

"env": {
  "AI_CHAT_KEY": "DIN_LEVERANDØR_NØKKEL"
}

Cursor

Ingen plattformspesifikke instruksjoner er gitt for Cursor i depotet eller dokumentasjonen.

Cline

Ingen plattformspesifikke instruksjoner er gitt for Cline i depotet eller dokumentasjonen.

Hvordan bruke denne MCP-en i flows

Bruk av MCP i FlowHunt

For å integrere MCP-servere i din FlowHunt-arbeidsflyt, start med å legge til MCP-komponenten i flyten din og koble den til AI-agenten din:

Klikk på MCP-komponenten for å åpne konfigurasjonspanelet. I systemets MCP-konfigurasjonsseksjon setter du inn MCP-serverdetaljene dine ved å bruke følgende JSON-format:

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

Når dette er konfigurert, vil AI-agenten kunne bruke denne MCP-en som verktøy med tilgang til alle dens funksjoner og kapabiliteter. Husk å endre “MCP-name” til det faktiske navnet på MCP-serveren din (f.eks. “github-mcp”, “weather-api”, osv.), og bytt ut URL-en med din egen MCP-server-URL.

Oversikt

Basert på det ovenstående er any-chat-completions-mcp en fokusert, strømlinjeformet MCP-server som er ideell for å legge til generiske OpenAI-kompatible chat-API-er som verktøy. Hovedstyrken er enkelhet og bred kompatibilitet, selv om den mangler ressurs- og prompt-abstraksjoner. For rutinemessig LLM-integrasjon er den robust, men avanserte brukere kan ønske flere funksjoner. Alt i alt vil jeg gi denne MCP-en 6/10 for generell bruk.

MCP-score