Grok MCP Plugin
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
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
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 buildCline 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-keyGrok 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URLbase64_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
Available Tools
3 toolschat_completionC
Generate a response using Grok AI chat completion
Inputs: messages (required), max_tokens, model, temperature.
function_callingC
Use Grok AI to call functions based on user input
Inputs: messages (required), tools (required), model, tool_choice.
image_understandingC
Analyze images using Grok AI vision capabilities (Note: Grok 3 may support image creation)
Inputs: prompt (required), base64_image, image_url, model.
Tool Schema Changelog
Recent tool additions, removals, and schema changes observed during successful MCP inspections.
Loading tool schema changelog…
TDQS
Scored across 3 tools
Each tool has a clearly distinct purpose: chat_completion handles text generation, function_calling manages function execution, and image_understanding focuses on visual analysis. There is no overlap in functionality, making tool selection straightforward for an agent.
The tools follow a consistent snake_case naming convention, but the pattern is not strictly verb_noun (e.g., chat_completion, function_calling, image_understanding). The naming is readable and logical, with only minor deviations from a perfect pattern.
With only 3 tools, the set feels thin for a general-purpose AI plugin, potentially lacking operations like text summarization, translation, or audio processing. However, it covers core AI functionalities adequately for basic use cases.
The tools cover key AI areas (text, functions, images), but there are notable gaps such as missing text analysis tools (e.g., sentiment analysis, summarization) and no explicit support for audio or video processing. The surface is functional but not comprehensive for a full AI suite.
Related MCP Connectors
One thread for every AI assistant you use. Share tasks and context across ChatGPT, Claude and Grok.
Pay-per-call chat on GPT-6.1, Claude, Gemini and Grok over x402. No API key; a failed call is free.
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Source-checked CLI guides and model-aware planning for Claude Code, Codex, and Grok Build.
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