any-chat-completions-mcp MCP-server

Vad gör “any-chat-completions-mcp” MCP-servern?

any-chat-completions-mcp MCP-servern fungerar som en brygga mellan AI-assistenter och valfri OpenAI SDK-kompatibel Chat Completion API, såsom OpenAI, Perplexity, Groq, xAI och PyroPrompts. Genom att följa Model Context Protocol (MCP) möjliggör den sömlös integration av externa LLM-leverantörer i utvecklingsflöden. Dess huvudsakliga funktion är att vidarebefordra chattbaserade frågor till en konfigurerad AI-chattleverantör, vilket gör det möjligt för utvecklare att använda olika LLM:er som verktyg i sina föredragna miljöer. Detta gör uppgifter som att byta mellan leverantörer eller skala LLM-användning enkelt, vilket främjar flexibilitet och effektivitet i AI-drivna applikationer.

Lista över promptmallar

Inga promptmallar nämns i repot eller dokumentationen.

Lista över resurser

Inga explicita MCP-resurser är dokumenterade i repot eller README.

Lista över verktyg

• chat: Vidarebefordrar en fråga till en konfigurerad AI-chattleverantör. Detta är serverns huvudsakliga (och enda) verktyg, som gör det möjligt för LLM:er eller klienter att skicka chattbaserade frågor till valfri OpenAI-kompatibel API-endpoint.

Användningsområden för denna MCP-server

• Enhetlig LLM-integration: Utvecklare kan använda en enda MCP-server för att komma åt flera LLM-leverantörer utan att ändra sin klientkod, vilket förenklar leverantörshantering.
• Leverantörsbyte: Byt enkelt mellan OpenAI, PyroPrompts, Perplexity och andra genom att uppdatera miljövariabler, användbart för kostnadsoptimering eller fallback-strategier.
• Skräddarsydda stationära AI-agenter: Integrera avancerade chattbaserade LLM:er i stationära applikationer (t.ex. Claude Desktop) för att driva förbättrade assistentfunktioner.
• Experimentering och benchmarking: Jämför snabbt resultat från olika LLM:er på ett standardiserat sätt för forskning, QA eller produktutveckling.
• API-gateway för LLM:er: Fungerar som en lättviktig gateway för att säkert vidarebefordra chattmeddelanden till olika LLM-API:er, och centraliserar hantering av API-nycklar och endpoints.

Hur ställer man in det

Windsurf

Inga plattformspecifika instruktioner ges för Windsurf i repot eller dokumentationen.

Claude

1. Förutsättning: Kontrollera att Node.js och npx är installerade.
2. Leta upp konfigurationsfil: Redigera claude_desktop_config.json (på MacOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json; på Windows: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json).
3. Lägg till MCP-server: Lägg till MCP-serverkonfigurationen under objektet mcpServers.
4. Ange miljövariabler: Placera leverantörens API-nycklar och annan info i objektet env.
5. Spara och starta om: Spara filen och starta om Claude Desktop för att tillämpa ändringarna.

JSON-exempel:

{
  "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": "v1/chat/completions"
      }
    }
  }
}

Säkra API-nycklar (med miljövariabler):

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

Cursor

Inga plattformspecifika instruktioner ges för Cursor i repot eller dokumentationen.

Cline

Inga plattformspecifika instruktioner ges för Cline i repot eller dokumentationen.

Hur man använder denna MCP i flöden

Använda MCP i FlowHunt

För att integrera MCP-servrar i ditt FlowHunt-arbetsflöde, börja med att lägga till MCP-komponenten i ditt flöde och koppla den till din AI-agent:

Klicka på MCP-komponenten för att öppna konfigurationspanelen. I systemets MCP-konfigurationsavsnitt, lägg in dina MCP-serveruppgifter med detta JSON-format:

{
  "MCP-namn": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://dinmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

När det är konfigurerat kan AI-agenten nu använda denna MCP som ett verktyg med tillgång till alla dess funktioner och kapaciteter. Kom ihåg att ändra “MCP-namn” till det faktiska namnet på din MCP-server (t.ex. “github-mcp”, “weather-api” osv.) och ersätt URL:en med din egen MCP-server-URL.

Översikt

Baserat på ovanstående är any-chat-completions-mcp en fokuserad, strömlinjeformad MCP-server som är idealisk för att lägga till generiska OpenAI-kompatibla chatt-API:er som verktyg. Dess främsta styrka är enkelhet och bred kompatibilitet, även om den saknar resurs- och promptabstraktioner. För rutinmässig LLM-integration är den robust, men avancerade användare kan önska fler funktioner. Sammantaget skulle jag ge denna MCP 6/10 för allmän användning.

MCP-betyg