Chat MCP Server

Ce face Serverul “Chat MCP” MCP?

Chat MCP este o aplicație de chat desktop care utilizează Model Context Protocol (MCP) pentru a se conecta la diverse modele lingvistice mari (LLM). Construit cu Electron pentru compatibilitate cross-platform, Chat MCP permite utilizatorilor să se conecteze și să gestioneze mai multe backend-uri LLM, oferind o interfață unificată pentru testarea, interacțiunea și configurarea diferitelor modele AI. Codul său minimalistic este conceput pentru a ajuta dezvoltatorii și cercetătorii să înțeleagă principiile de bază MCP, să prototipeze rapid cu diferiți servere și să eficientizeze fluxurile de lucru ce implică LLM-uri. Caracteristicile principale includ configurare dinamică a LLM-urilor, administrare multi-client și adaptare facilă atât pentru desktop, cât și pentru web.

Lista de Prompt-uri

Nu există șabloane de prompt menționate în documentația sau fișierele repository disponibile.

Lista de Resurse

Nu sunt documentate explicit resurse MCP în repository sau exemplele de configurare.

Lista de Unelte

Nu sunt listate sau descrise unelte specifice în repository sau în server.py (repo-ul nu conține un fișier server.py sau definiții echivalente de unelte).

Cazuri de utilizare ale acestui server MCP

• Platformă unificată de testare LLM
  Chat MCP permite dezvoltatorilor să configureze și să testeze rapid mai mulți furnizori și modele LLM într-o singură interfață, eficientizând procesul de evaluare.

• Aplicație de chat AI cross-platform
  Prin suportul pentru Linux, macOS și Windows, Chat MCP poate fi folosit ca un client de chat desktop pentru interacțiunea cu modele AI pe orice sistem de operare major.

• Dezvoltare și depanare a integrărilor MCP
  Datorită codului său curat, Chat MCP poate fi folosit ca referință sau punct de plecare pentru a construi sau depana propriile aplicații compatibile MCP.

• Instrument educațional pentru MCP
  Abordarea minimală a proiectului îl face ideal pentru învățarea despre Model Context Protocol și experimentarea cu conectivitatea LLM.

Cum se instalează

Windsurf

1. Instalează Node.js: Descarcă și instalează Node.js de la nodejs.org.
2. Clonează repository-ul:
   git clone https://github.com/AI-QL/chat-mcp.git
3. Editează configurația:
   Modifică src/main/config.json cu detaliile API LLM și setările MCP.
4. Instalează dependențele:
   npm install
5. Pornește aplicația:
   npm start

Exemplu de configurație JSON:

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

Notă: Protejează cheile API folosind variabile de mediu sau stocare criptată (nu este suportat direct în configurația oferită, dar este recomandat).

Claude

1. Instalează Node.js: Obține Node.js de la nodejs.org.
2. Descarcă/clonează Chat MCP.
3. Editează src/main/config.json cu endpoint și detalii API compatibile Claude.
4. Rulează npm install.
5. Pornește cu npm start.

Exemplu JSON:

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

Notă: Folosește variabile de mediu pentru date sensibile.

Cursor

1. Instalează Node.js.
2. Clonează repository-ul Chat MCP.
3. Actualizează src/main/config.json pentru backend-ul Cursor.
4. Instalează dependențele.
5. Pornește aplicația.

Exemplu JSON:

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

Notă: Folosește variabile de mediu pentru cheile API.

Cline

1. Instalează Node.js.
2. Clonează repository-ul.
3. Editează src/main/config.json pentru detaliile API Cline.
4. Rulează npm install.
5. Pornește cu npm start.

Exemplu JSON:

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

Notă: Protejează cheile API folosind variabile de mediu.

Exemplu de securizare a cheilor API:

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

Setează API_KEY în mediul tău înainte de a porni aplicația.

Cum folosești acest MCP în cadrul flow-urilor

Utilizarea MCP în FlowHunt

Pentru a integra servere MCP în flow-ul tău FlowHunt, începe prin a adăuga componenta MCP în flow și conecteaz-o la agentul tău AI:

Dă click pe componenta MCP pentru a deschide panoul de configurare. În secțiunea de configurare sistem MCP, inserează detaliile serverului tău MCP folosind acest format JSON:

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

După configurare, agentul AI va putea folosi acest MCP ca unealtă cu acces la toate funcțiile și capabilitățile sale. Nu uita să schimbi “chat-mcp” cu numele real al serverului tău MCP și să înlocuiești URL-ul cu cel propriu.

Prezentare generală

Pe baza informațiilor disponibile, Chat MCP este un client MCP simplu, educațional și flexibil, dar nu dispune de funcționalități MCP avansate (unelte, resurse, sampling, roots) în documentația și setup-ul public. Principalul său avantaj constă în faptul că este un front-end de chat curat și ușor de modificat. Per ansamblu, este un punct bun de pornire pentru învățarea MCP sau ca bază pentru integrări mai avansate.

Scor MCP