Chat MCP Server

Vad gör “Chat MCP” MCP-servern?

Chat MCP är en chattapplikation för skrivbordet som använder Model Context Protocol (MCP) för att ansluta till olika stora språkmodeller (LLM:er). Byggd med Electron för plattformsoberoende kompatibilitet, gör Chat MCP det möjligt för användare att ansluta till och hantera flera LLM-backends, och erbjuder ett enhetligt gränssnitt för att testa, interagera med och konfigurera olika AI-modeller. Dess minimalistiska kodbas är utformad för att hjälpa utvecklare och forskare att förstå MCP:s kärnprinciper, snabbt prototypa med olika servrar samt effektivisera arbetsflöden med LLM:er. Nyckelfunktioner inkluderar dynamisk LLM-konfiguration, hantering av flera klienter och enkel anpassning för både skrivbords- och webbmiljöer.

Lista över promptar

Inga promptmallar nämns i tillgänglig dokumentation eller repositoryfiler.

Lista över resurser

Inga explicita MCP-resurser dokumenterade i repositoryt eller konfigurationsexemplen.

Lista över verktyg

Inga specifika verktyg listas eller beskrivs i repositoryt eller server.py (repo:t saknar en server.py-fil eller motsvarande verktygsdefinitioner).

Användningsområden för denna MCP-server

• Enhetlig testplattform för LLM:er
  Chat MCP gör det möjligt för utvecklare att snabbt konfigurera och testa flera LLM-leverantörer och modeller i ett och samma gränssnitt, vilket effektiviserar utvärderingsprocessen.

• Plattformsoberoende AI-chattapplikation
  Genom stöd för Linux, macOS och Windows kan Chat MCP användas som en skrivbordsklient för att interagera med AI-modeller på alla större operativsystem.

• Utveckling och felsökning av MCP-integrationer
  Med sin rena kodbas kan utvecklare använda Chat MCP som referens eller startpunkt för att bygga eller felsöka egna MCP-kompatibla applikationer.

• Pedagogiskt verktyg för MCP
  Projektets minimalistiska upplägg gör det idealiskt för att lära sig om Model Context Protocol och experimentera med LLM-uppkoppling.

Så här sätter du upp det

Windsurf

1. Installera Node.js: Ladda ner och installera Node.js från nodejs.org.
2. Klona repositoryt:
   git clone https://github.com/AI-QL/chat-mcp.git
3. Redigera konfigurationen:
   Ändra src/main/config.json med dina LLM API-detaljer och MCP-inställningar.
4. Installera beroenden:
   npm install
5. Starta appen:
   npm start

Exempel på JSON-konfiguration:

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

Obs: Skydda dina API-nycklar genom att använda miljövariabler eller krypterad lagring (stöds inte direkt i medföljande konfiguration, men rekommenderas).

Claude

1. Installera Node.js: Hämta Node.js från nodejs.org.
2. Ladda ner/klona Chat MCP.
3. Redigera src/main/config.json med Claude-kompatibel API-endpoint och detaljer.
4. Kör npm install.
5. Starta med npm start.

Exempel på JSON:

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

Obs: Använd miljövariabler för känslig information.

Cursor

1. Installera Node.js.
2. Klona Chat MCP-repositoryt.
3. Uppdatera src/main/config.json för Cursor-backend.
4. Installera beroenden.
5. Starta applikationen.

Exempel på JSON:

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

Obs: Använd miljövariabler för API-nycklar.

Cline

1. Installera Node.js.
2. Klona repositoryt.
3. Redigera src/main/config.json för Clines API-detaljer.
4. Kör npm install.
5. Starta med npm start.

Exempel på JSON:

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

Obs: Skydda API-nycklar med miljövariabler.

Exempel på att skydda API-nycklar:

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

Sätt API_KEY i din miljö innan du startar appen.

Så använder du denna MCP i flöden

Använda MCP i FlowHunt

För att integrera MCP-servrar i ditt FlowHunt-arbetsflöde börjar du med att lägga till MCP-komponenten i ditt flöde och kopplar den till din AI-agent:

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

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

När du har konfigurerat är AI-agenten nu redo att använda denna MCP som ett verktyg med tillgång till alla dess funktioner och möjligheter. Kom ihåg att ändra “chat-mcp” till det faktiska namnet på din MCP-server och ersätta URL:en med din egen MCP-serveradress.

Översikt

Baserat på tillgänglig information är Chat MCP en enkel, pedagogisk och flexibel MCP-klient, men saknar avancerade MCP-funktioner (verktyg, resurser, sampling, roots) i sin publika dokumentation och setup. Dess främsta värde är som ett rent, modifierbart chattgränssnitt. Sammantaget är det en bra utgångspunkt för MCP-lärande eller som bas för mer avancerade integrationer.

MCP-betyg