Chat MCP Server

Hva gjør “Chat MCP” MCP Server?

Chat MCP er en desktop chat-applikasjon som benytter Model Context Protocol (MCP) for å koble til ulike Large Language Models (LLMs). Bygget med Electron for plattformuavhengighet, lar Chat MCP brukere koble til og administrere flere LLM-backends, og tilbyr et samlet grensesnitt for å teste, samhandle med og konfigurere forskjellige AI-modeller. Den minimalistiske kodebasen er laget for å hjelpe utviklere og forskere med å forstå MCPs kjerneprinsipper, raskt prototype med ulike servere, og effektivisere arbeidsflyter med LLM-er. Nøkkelfunksjoner inkluderer dynamisk LLM-konfigurasjon, flerklientadministrasjon og enkel tilpasning for både desktop- og webmiljøer.

Liste over promptmaler

Det er ingen promptmaler nevnt i tilgjengelig dokumentasjon eller repository-filer.

Liste over ressurser

Ingen eksplisitte MCP-ressurser er dokumentert i repository eller konfigurasjonseksempler.

Liste over verktøy

Ingen spesifikke verktøy er listet opp eller beskrevet i repository eller server.py (repoet inneholder ikke en server.py-fil eller tilsvarende verktøydefinisjoner).

Bruksområder for denne MCP Serveren

• Samlet LLM-testplattform
  Chat MCP gjør det mulig for utviklere å raskt konfigurere og teste flere LLM-leverandører og modeller i ett og samme grensesnitt, og forenkler evalueringsprosessen.

• Plattformuavhengig AI chat-applikasjon
  Ved å støtte Linux, macOS og Windows, kan Chat MCP brukes som en desktop chat-klient for å samhandle med AI-modeller på alle større operativsystemer.

• Utvikling og feilsøking av MCP-integrasjoner
  Med sin rene kodebase kan utviklere bruke Chat MCP som referanse eller utgangspunkt for å bygge eller feilsøke egne MCP-kompatible applikasjoner.

• Pedagogisk verktøy for MCP
  Prosjektets minimalistiske tilnærming gjør det ideelt for å lære om Model Context Protocol og eksperimentere med LLM-tilkobling.

Hvordan sette det opp

Windsurf

1. Installer Node.js: Last ned og installer Node.js fra nodejs.org.
2. Klon repoet:
   git clone https://github.com/AI-QL/chat-mcp.git
3. Rediger konfigurasjon:
   Endre src/main/config.json med dine LLM API-detaljer og MCP-innstillinger.
4. Installer avhengigheter:
   npm install
5. Start appen:
   npm start

Eksempel på JSON-konfigurasjon:

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

Merk: Sikre dine API-nøkler ved å bruke miljøvariabler eller kryptert lagring (ikke direkte støttet i gitt konfig, men anbefalt).

Claude

1. Installer Node.js: Skaff Node.js fra nodejs.org.
2. Last ned/klon Chat MCP.
3. Rediger src/main/config.json med Claude-kompatibelt API-endepunkt og detaljer.
4. Kjør npm install.
5. Start med npm start.

Eksempel på JSON:

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

Merk: Bruk miljøvariabler for sensitive data.

Cursor

1. Installer Node.js.
2. Klon Chat MCP-repoet.
3. Oppdater src/main/config.json for Cursor-backend.
4. Installer avhengigheter.
5. Start applikasjonen.

Eksempel på JSON:

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

Merk: Bruk miljøvariabler for API-nøkler.

Cline

1. Installer Node.js.
2. Klon repoet.
3. Rediger src/main/config.json for Cline API-detaljer.
4. Kjør npm install.
5. Start med npm start.

Eksempel på JSON:

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

Merk: Sikre API-nøkler med miljøvariabler.

Eksempel på sikring av API-nøkler:

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

Sett API_KEY i miljøet før du starter appen.

Hvordan bruke denne MCP-serveren i flows

Bruke 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 din AI-agent:

Klikk på MCP-komponenten for å åpne konfigurasjonspanelet. I systemets MCP-konfigurasjonsseksjon limer du inn MCP-serverdetaljene dine i dette JSON-formatet:

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

Når det er konfigurert, kan AI-agenten nå bruke denne MCP-en som et verktøy med tilgang til alle dens funksjoner og kapabiliteter. Husk å endre “chat-mcp” til det faktiske navnet på din MCP-server og bytt ut URL-en med din egen MCP-server-URL.

Oversikt

Basert på tilgjengelig informasjon er Chat MCP en enkel, pedagogisk og fleksibel MCP-klient, men mangler avanserte MCP-funksjoner (verktøy, ressurser, sampling, roots) i offentlig dokumentasjon og oppsett. Dens hovedverdi er som en ren, modifiserbar chat-front-end. Totalt sett er den et godt utgangspunkt for MCP-læring eller som base for mer avanserte integrasjoner.

MCP Score