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.

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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).

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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