Skip to main content
Glama

Grok MCPプラグイン

npmバージョン鍛冶屋の建設状況

Cline から Grok AI の強力な機能にシームレスに直接アクセスできるようにする Model Context Protocol (MCP) プラグイン。

特徴

このプラグインは、MCP インターフェースを通じて 3 つの強力なツールを公開します。

  1. チャット補完- Grok の言語モデルを使用してテキスト応答を生成する

  2. 画像理解- Grokのビジョン機能で画像を分析

  3. 関数呼び出し- Grok を使用して、ユーザー入力に基づいて関数を呼び出す

Related MCP server: Grok MCP Server

前提条件

  • Node.js (v16 以上)

  • Grok AI API キー ( console.x.aiから取得)

  • MCPサポート付きCline

インストール

  1. このリポジトリをクローンします:

    git clone https://github.com/Bob-lance/grok-mcp.git
    cd grok-mcp
  2. 依存関係をインストールします:

    npm install
  3. プロジェクトをビルドします。

    npm run build
  4. Cline MCP 設定に MCP サーバーを追加します。

    VSCode Cline 拡張機能の場合は、次のファイルを編集します。

    ~/Library/Application Support/Code/User/globalStorage/saoudrizwan.claude-dev/settings/cline_mcp_settings.json

    次の構成を追加します。

    {
      "mcpServers": {
        "grok-mcp": {
          "command": "node",
          "args": ["/path/to/grok-mcp/build/index.js"],
          "env": {
            "XAI_API_KEY": "your-grok-api-key"
          },
          "disabled": false,
          "autoApprove": []
        }
      }
    }

    /path/to/grok-mcp実際のインストールパスに置き換え、 your-grok-api-key Grok AI API キーに置き換えます。

使用法

Grok MCP プラグインをインストールして構成すると、Cline で使用できる 3 つのツールが提供されます。

チャット完了

Grok の言語モデルを使用してテキスト応答を生成します。

<use_mcp_tool>
<server_name>grok-mcp</server_name>
<tool_name>chat_completion</tool_name>
<arguments>
{
  "messages": [
    {
      "role": "system",
      "content": "You are a helpful assistant."
    },
    {
      "role": "user",
      "content": "Hello, what can you tell me about Grok AI?"
    }
  ],
  "temperature": 0.7
}
</arguments>
</use_mcp_tool>

画像理解

Grok のビジョン機能を使用して画像を分析します。

<use_mcp_tool>
<server_name>grok-mcp</server_name>
<tool_name>image_understanding</tool_name>
<arguments>
{
  "image_url": "https://example.com/image.jpg",
  "prompt": "What is shown in this image?"
}
</arguments>
</use_mcp_tool>

base64 でエンコードされた画像も使用できます。

<use_mcp_tool>
<server_name>grok-mcp</server_name>
<tool_name>image_understanding</tool_name>
<arguments>
{
  "base64_image": "base64-encoded-image-data",
  "prompt": "What is shown in this image?"
}
</arguments>
</use_mcp_tool>

関数呼び出し

Grok を使用して、ユーザー入力に基づいて関数を呼び出します。

<use_mcp_tool>
<server_name>grok-mcp</server_name>
<tool_name>function_calling</tool_name>
<arguments>
{
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "What's the weather like in San Francisco?"
    }
  ],
  "tools": [
    {
      "type": "function",
      "function": {
        "name": "get_weather",
        "description": "Get the current weather in a given location",
        "parameters": {
          "type": "object",
          "properties": {
            "location": {
              "type": "string",
              "description": "The city and state, e.g. San Francisco, CA"
            },
            "unit": {
              "type": "string",
              "enum": ["celsius", "fahrenheit"],
              "description": "The unit of temperature to use"
            }
          },
          "required": ["location"]
        }
      }
    }
  ]
}
</arguments>
</use_mcp_tool>

APIリファレンス

チャット完了

Grok AI チャット補完を使用して応答を生成します。

パラメータ:

  • messages (必須): 役割とコンテンツを持つメッセージオブジェクトの配列

  • model (オプション): 使用する Grok モデル (デフォルトは grok-2-latest)

  • temperature (オプション):サンプリング温度(0~2、デフォルトは1)

  • max_tokens (オプション): 生成するトークンの最大数 (デフォルトは16384)

画像理解

Grok AI ビジョン機能を使用して画像を分析します。

パラメータ:

  • prompt (必須): 画像に添えるテキストプロンプト

  • image_url (オプション): 分析する画像のURL

  • base64_image (オプション): Base64でエンコードされた画像データ(data:imageプレフィックスなし)

  • model (オプション): 使用する Grok ビジョン モデル (デフォルトは grok-2-vision-latest)

注: image_urlまたはbase64_imageいずれかを指定する必要があります。

関数呼び出し

Grok AI を使用して、ユーザー入力に基づいて関数を呼び出します。

パラメータ:

  • messages (必須): 役割とコンテンツを持つメッセージオブジェクトの配列

  • tools (必須): タイプ、関数名、説明、パラメータを持つツールオブジェクトの配列

  • tool_choice (オプション): ツール選択モード (自動、必須、なし、デフォルトは自動)

  • model (オプション): 使用する Grok モデル (デフォルトは grok-2-latest)

発達

プロジェクト構造

  • src/index.ts - メインサーバーの実装

  • src/grok-api-client.ts - Grok API クライアント実装

建物

npm run build

ランニング

XAI_API_KEY="your-grok-api-key" node build/index.js

ライセンス

このプロジェクトは MIT ライセンスに基づいてライセンスされています - 詳細についてはLICENSEファイルを参照してください。

謝辞

Install Server
A
license - permissive license
B
quality
D
maintenance

Maintenance

Maintainers
Response time
Release cycle
Releases (12mo)
Commit activity

Resources

Unclaimed servers have limited discoverability.

Looking for Admin?

If you are the server author, to access and configure the admin panel.

Related MCP Servers

  • A
    license
    -
    quality
    F
    maintenance
    A custom Model Context Protocol implementation that integrates Perplexity AI with Claude Desktop, allowing users to access Perplexity's AI models for both single questions and multi-turn conversations.
    13
    15
    ISC
  • A
    license
    B
    quality
    D
    maintenance
    Enables interaction with the Grok AI through an MCP server, supporting chat completions, text completions, embeddings, and model operations with streaming capabilities.
    5
    31
    7
    MIT
  • A
    license
    B
    quality
    D
    maintenance
    Provides seamless access to Grok AI models through the Model Context Protocol by wrapping the official Grok CLI, offering tools for general queries, multi-turn conversations, and code generation.
    3
    8
    MIT
  • A
    license
    B
    quality
    F
    maintenance
    Enables chat completions using x.ai's Grok API with support for multiple Grok models (grok-beta, grok-2-latest, grok-4-latest) and configurable parameters like temperature and max tokens.
    1
    4
    MIT

View all related MCP servers

Related MCP Connectors

View all MCP Connectors

Appeared in Searches

Latest Blog Posts

MCP directory API

We provide all the information about MCP servers via our MCP API.

curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/Bob-lance/grok-mcp'

If you have feedback or need assistance with the MCP directory API, please join our Discord server