any-chat-completions-mcp MCP Server

Čo robí MCP Server “any-chat-completions-mcp”?

any-chat-completions-mcp MCP Server slúži ako most medzi AI asistentmi a akýmkoľvek Chat Completion API kompatibilným so SDK OpenAI, ako sú OpenAI, Perplexity, Groq, xAI a PyroPrompts. Dodržiavaním Model Context Protocolu (MCP) umožňuje bezproblémovú integráciu externých poskytovateľov LLM do vývojárskych workflow. Jeho hlavnou funkciou je odosielať chatové otázky nakonfigurovanému AI chat poskytovateľovi, čo vývojárom umožňuje využívať rôzne LLM ako nástroje vo svojich preferovaných prostrediach. Zjednodušuje prepínanie medzi poskytovateľmi či škálovanie využívania LLM, čím zvyšuje flexibilitu a efektivitu AI-aplikácií.

Zoznam promptov

V repozitári ani v dokumentácii nie sú uvedené žiadne šablóny promptov.

Zoznam zdrojov

V repozitári ani v README nie sú zdokumentované žiadne explicitné MCP zdroje.

Zoznam nástrojov

• chat: Odošle otázku nakonfigurovanému AI Chat poskytovateľovi. Toto je hlavný (a jediný) nástroj, ktorý server vystavuje, a umožňuje LLM alebo klientom posielať chatové dotazy na akýkoľvek OpenAI-kompatibilný API endpoint.

Príklady využitia tohto MCP servera

• Zjednotená integrácia LLM: Vývojári môžu používať jeden MCP server na prístup k viacerým poskytovateľom LLM bez potreby meniť klientsky kód, čo zjednodušuje správu poskytovateľov.
• Prepínanie poskytovateľov: Jednoducho prepínajte medzi OpenAI, PyroPrompts, Perplexity a ďalšími aktualizovaním environmentálnych premenných, napr. na účely optimalizácie nákladov alebo záložných stratégií.
• Vlastní desktopoví AI agenti: Integrujte pokročilé chatovacie LLM do desktopových aplikácií (napr. Claude Desktop) na poháňanie rozšírených asistentov.
• Experimentovanie a benchmarking: Rýchlo porovnávajte výstupy rôznych LLM štandardizovaným spôsobom pre výskum, kontrolu kvality alebo vývoj produktov.
• API brána pre LLM: Slúži ako ľahká brána pre bezpečné smerovanie chatových správ na rôzne LLM API a centralizuje správu API kľúčov a endpointov.

Ako ho nastaviť

Windsurf

V repozitári alebo dokumentácii nie sú uvedené žiadne špecifické inštrukcie pre Windsurf.

Claude

1. Predpoklad: Uistite sa, že máte nainštalované Node.js a npx.
2. Nájdite konfiguračný súbor: Upravte claude_desktop_config.json (na MacOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json; na Windows: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json).
3. Pridajte MCP server: Pridajte konfiguráciu MCP servera pod objekt mcpServers.
4. Nastavte environmentálne premenné: Umiestnite poskytovateľské API kľúče a ďalšie údaje do objektu env.
5. Uložte a reštartujte: Uložte súbor a reštartujte Claude Desktop, aby sa zmeny prejavili.

Príklad JSON:

{
  "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": "https://api.openai.com/v1"
      }
    }
  }
}

Zabezpečenie API kľúčov (použitím environmentálnych premenných):

"env": {
  "AI_CHAT_KEY": "YOUR_PROVIDER_KEY"
}

Cursor

V repozitári alebo dokumentácii nie sú uvedené žiadne špecifické inštrukcie pre Cursor.

Cline

V repozitári alebo dokumentácii nie sú uvedené žiadne špecifické inštrukcie pre Cline.

Ako používať tento MCP vo workflow

Použitie MCP vo FlowHunt

Pre integráciu MCP serverov do svojho workflow vo FlowHunt, začnite pridaním MCP komponentu do svojho flow a prepojením s AI agentom:

Kliknite na komponent MCP, čím otvoríte konfiguračný panel. V sekcii systémovej konfigurácie MCP vložte detaily vášho MCP servera v tomto JSON formáte:

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

Po nakonfigurovaní môže AI agent využívať tento MCP ako nástroj so všetkými jeho funkciami a možnosťami. Nezabudnite zmeniť “MCP-name” na skutočný názov vášho MCP servera (napr. “github-mcp”, “weather-api” atď.) a URL nahraďte vlastnou URL vášho MCP servera.

Prehľad

Na základe vyššie uvedeného je any-chat-completions-mcp zameraný, jednoduchý MCP server ideálny na pridanie všeobecných OpenAI-kompatibilných chatovacích API ako nástrojov. Jeho hlavnou silou je jednoduchosť a široká kompatibilita, aj keď mu chýbajú abstrakcie zdrojov a promptov. Na bežnú integráciu LLM je robustný, no náročnejší používatelia môžu požadovať viac funkcií. Celkovo by som tento MCP hodnotil na 6/10 pre všeobecné použitie.

MCP hodnotenie