Chat MCP Server

O que o servidor MCP “Chat MCP” faz?

O Chat MCP é um aplicativo de chat desktop que utiliza o Model Context Protocol (MCP) para se conectar a diversos Large Language Models (LLMs). Construído com Electron para compatibilidade multiplataforma, o Chat MCP permite que usuários conectem e gerenciem múltiplos backends de LLM, oferecendo uma interface unificada para testar, interagir e configurar diferentes modelos de IA. Seu código minimalista foi projetado para ajudar desenvolvedores e pesquisadores a entender os princípios centrais do MCP, prototipar rapidamente com diferentes servidores e otimizar fluxos de trabalho que envolvem LLMs. Os principais recursos incluem configuração dinâmica de LLMs, gerenciamento multi-cliente e fácil adaptação tanto para ambientes desktop quanto web.

Lista de Prompts

Nenhum template de prompt é mencionado na documentação disponível ou nos arquivos do repositório.

Lista de Recursos

Nenhum recurso MCP explícito está documentado no repositório ou em exemplos de configuração.

Lista de Ferramentas

Nenhuma ferramenta específica é listada ou descrita no repositório ou server.py (o repositório não contém um arquivo server.py nem definições equivalentes de ferramentas).

Casos de Uso deste Servidor MCP

• Plataforma Unificada de Teste de LLM
  O Chat MCP permite que desenvolvedores configurem e testem rapidamente múltiplos provedores e modelos de LLM em uma única interface, agilizando o processo de avaliação.

• Aplicativo de Chat IA Multiplataforma
  Ao suportar Linux, macOS e Windows, o Chat MCP pode ser utilizado como um cliente de chat desktop para interagir com modelos de IA em qualquer sistema operacional principal.

• Desenvolvimento e Depuração de Integrações MCP
  Com seu código limpo, desenvolvedores podem usar o Chat MCP como referência ou ponto de partida para construir ou depurar suas próprias aplicações compatíveis com MCP.

• Ferramenta Educacional para MCP
  A abordagem minimalista do projeto o torna ideal para aprender sobre o Model Context Protocol e experimentar conexões com LLMs.

Como configurar

Windsurf

1. Instale o Node.js: Baixe e instale o Node.js em nodejs.org.
2. Clone o repositório:
   git clone https://github.com/AI-QL/chat-mcp.git
3. Edite a configuração:
   Modifique src/main/config.json com os detalhes da sua API de LLM e configurações MCP.
4. Instale as dependências:
   npm install
5. Inicie o app:
   npm start

Exemplo de configuração JSON:

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

Nota: Proteja suas chaves de API usando variáveis de ambiente ou armazenamento criptografado (não suportado diretamente na configuração fornecida, mas recomendado).

Claude

1. Instale o Node.js: Obtenha o Node.js em nodejs.org.
2. Baixe/clone o Chat MCP.
3. Edite src/main/config.json com o endpoint e detalhes compatíveis com a API do Claude.
4. Execute npm install.
5. Inicie com npm start.

Exemplo de JSON:

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

Nota: Utilize variáveis de ambiente para dados sensíveis.

Cursor

1. Instale o Node.js.
2. Clone o repositório Chat MCP.
3. Atualize src/main/config.json para o backend do Cursor.
4. Instale as dependências.
5. Inicie o aplicativo.

Exemplo de JSON:

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

Nota: Use variáveis de ambiente para as chaves de API.

Cline

1. Instale o Node.js.
2. Clone o repositório.
3. Edite src/main/config.json com os detalhes da API do Cline.
4. Execute npm install.
5. Inicie com npm start.

Exemplo de JSON:

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

Nota: Proteja as chaves de API utilizando variáveis de ambiente.

Exemplo de proteção de chaves de API:

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

Defina a variável de ambiente API_KEY antes de iniciar o aplicativo.

Como usar este MCP em fluxos

Usando MCP no FlowHunt

Para integrar servidores MCP ao seu fluxo de trabalho no FlowHunt, comece adicionando o componente MCP ao seu fluxo e conectando-o ao seu agente de IA:

Clique no componente MCP para abrir o painel de configuração. Na seção de configuração do sistema MCP, insira os detalhes do seu servidor MCP neste formato JSON:

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

Após configurado, o agente de IA poderá usar este MCP como uma ferramenta com acesso a todas as suas funções e capacidades. Lembre-se de trocar “chat-mcp” pelo nome real do seu servidor MCP e substituir a URL pela URL do seu servidor.

Visão Geral

Com base nas informações disponíveis, o Chat MCP é um cliente MCP simples, educacional e flexível, mas carece de recursos MCP avançados (ferramentas, recursos, sampling, roots) em sua documentação pública e configuração. Seu principal valor está em ser uma interface de chat limpa e facilmente modificável. No geral, é um bom ponto de partida para aprendizado de MCP ou como base para integrações mais avançadas.

Pontuação MCP