Chat MCP Server

Čo robí MCP server “Chat MCP”?

Chat MCP je desktopová chatovacia aplikácia, ktorá využíva Model Context Protocol (MCP) na prepojenie s rôznymi veľkými jazykovými modelmi (LLM). Je postavený na Electron pre multiplatformovú kompatibilitu a umožňuje používateľom pripojenie a správu viacerých LLM backendov v rámci jednotného rozhrania na testovanie, interakciu a konfiguráciu rôznych AI modelov. Jeho minimalistická kódová základňa je navrhnutá tak, aby pomohla vývojárom a výskumníkom pochopiť základné princípy MCP, rýchlo prototypovať s rôznymi servermi a zefektívniť pracovné postupy s LLM. Kľúčové funkcie zahŕňajú dynamickú konfiguráciu LLM, správu viacerých klientov a jednoduchú adaptáciu pre desktopové aj webové prostredie.

Zoznam promptov

V dostupnej dokumentácii ani v súboroch repozitára nie sú uvedené žiadne šablóny promptov.

Zoznam zdrojov

V repozitári alebo v príkladoch konfigurácie nie sú zdokumentované žiadne explicitné MCP zdroje.

Zoznam nástrojov

V repozitári ani v server.py (repozitár neobsahuje súbor server.py alebo ekvivalentné definície nástrojov) nie sú uvedené žiadne konkrétne nástroje.

Príklady použitia tohto MCP servera

• Jednotná platforma na testovanie LLM
  Chat MCP umožňuje vývojárom rýchlo konfigurovať a testovať viacerých poskytovateľov a modely LLM v jednom rozhraní, čím zjednodušuje proces hodnotenia.

• Multiplatformová AI chatovacia aplikácia
  Vďaka podpore Linux, macOS a Windows je možné Chat MCP použiť ako desktopového chatovacieho klienta na interakciu s AI modelmi na akomkoľvek hlavnom operačnom systéme.

• Vývoj a ladenie MCP integrácií
  Vďaka čistému kódu môžu vývojári použiť Chat MCP ako referenciu alebo východiskový bod na stavbu alebo ladenie vlastných MCP-kompatibilných aplikácií.

• Vzdelávací nástroj pre MCP
  Minimalistický prístup projektu je ideálny na učenie sa o Model Context Protocol a experimentovanie s prepojením na LLM.

Ako to nastaviť

Windsurf

1. Nainštalujte Node.js: Stiahnite a nainštalujte Node.js z nodejs.org.
2. Naklonujte repozitár:
   git clone https://github.com/AI-QL/chat-mcp.git
3. Upravte konfiguráciu:
   Upravte src/main/config.json s vašimi detailami LLM API a nastaveniami MCP.
4. Nainštalujte závislosti:
   npm install
5. Spustite aplikáciu:
   npm start

Príklad JSON konfigurácie:

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

Poznámka: API kľúče zabezpečte použitím premenných prostredia alebo šifrovaného úložiska (nie je priamo podporované v poskytnutej konfigurácii, ale odporúčané).

Claude

1. Nainštalujte Node.js: Získajte Node.js z nodejs.org.
2. Stiahnite/naklonujte Chat MCP.
3. Upravte src/main/config.json s koncovým bodom a údajmi kompatibilnými s Claude API.
4. Spustite npm install.
5. Spustite aplikáciu príkazom npm start.

Príklad JSON:

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

Poznámka: Na citlivé údaje použite premenné prostredia.

Cursor

1. Nainštalujte Node.js.
2. Naklonujte repozitár Chat MCP.
3. Aktualizujte src/main/config.json pre backend Cursor.
4. Nainštalujte závislosti.
5. Spustite aplikáciu.

Príklad JSON:

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

Poznámka: Na API kľúče použite premenné prostredia.

Cline

1. Nainštalujte Node.js.
2. Naklonujte repozitár.
3. Upravte src/main/config.json pre údaje Cline API.
4. Spustite npm install.
5. Spustite príkazom npm start.

Príklad JSON:

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

Poznámka: API kľúče zabezpečte pomocou premenných prostredia.

Príklad zabezpečenia API kľúčov:

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

Nastavte API_KEY vo vašom prostredí pred spustením aplikácie.

Ako použiť tento MCP v tokoch

Použitie MCP vo FlowHunt

Na integráciu MCP serverov do vášho FlowHunt pracovného postupu začnite pridaním MCP komponentu do svojho toku a prepojte ho s AI agentom:

Kliknite na MCP komponent na otvorenie konfiguračného panela. V sekcii systémovej MCP konfigurácie vložte údaje o vašom MCP serveri v tomto JSON formáte:

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

Po nakonfigurovaní môže AI agent využívať tento MCP ako nástroj s prístupom ku všetkým jeho funkciám a možnostiam. Nezabudnite zmeniť “chat-mcp” na skutočný názov vášho MCP servera a nahradiť URL svojou vlastnou URL MCP servera.

Prehľad

Na základe dostupných informácií je Chat MCP jednoduchý, vzdelávací a flexibilný MCP klient, ale v jeho verejnej dokumentácii a nastavení chýbajú pokročilé MCP funkcie (nástroje, zdroje, sampling, roots). Hlavnou hodnotou je čisté, modifikovateľné chatovacie rozhranie. Celkovo je vhodným východiskovým bodom pre učenie sa MCP alebo ako základ pre pokročilejšie integrácie.

MCP skóre