Grok MCPプラグイン

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。

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
画像理解- Grokのビジョン機能で画像を分析
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

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

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
依存関係をインストールします:
npm install
プロジェクトをビルドします。
npm run build
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

This server cannot be installed

security - not tested

license - permissive license

quality - not tested

How are these scores calculated?

hybrid server

The server is able to function both locally and remotely, depending on the configuration or use case.

モデルコンテキストプロトコルを介して、Cline から直接 Grok AI の機能 (チャット補完、画像理解、関数呼び出し) にシームレスにアクセスできるようにします。

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