Grok MCP 플러그인

Cline에서 직접 Grok AI의 강력한 기능에 원활하게 액세스할 수 있도록 하는 MCP(Model Context Protocol) 플러그인입니다.

특징

이 플러그인은 MCP 인터페이스를 통해 세 가지 강력한 도구를 제공합니다.

채팅 완성 - Grok의 언어 모델을 사용하여 텍스트 응답 생성
이미지 이해 - Grok의 비전 기능을 사용하여 이미지 분석
함수 호출 - Grok을 사용하여 사용자 입력에 따라 함수를 호출합니다.

필수 조건

Node.js(v16 이상)
Grok AI API 키( console.x.ai 에서 얻음)
MCP 지원을 받은 클라인

설치

이 저장소를 복제하세요:지엑스피1
종속성 설치:
npm install
프로젝트를 빌드하세요:
npm run build
Cline MCP 설정에 MCP 서버를 추가합니다.VSCode Cline 확장 프로그램의 경우 다음 파일을 편집하세요.
~/Library/Application Support/Code/User/globalStorage/saoudrizwan.claude-dev/settings/cline_mcp_settings.json
다음 구성을 추가합니다.
{ "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 실제 설치 경로로 바꾸고 your-grok-api-key Grok AI API 키로 바꾸세요.

용법

Grok MCP 플러그인을 설치하고 구성하면 Cline에서 사용할 수 있는 세 가지 도구가 제공됩니다.

채팅 완료

Grok의 언어 모델을 사용하여 텍스트 응답을 생성합니다.

<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>

이미지 이해

Grok의 비전 기능으로 이미지를 분석하세요:

<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>

base64로 인코딩된 이미지를 사용할 수도 있습니다.

<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>

함수 호출

Grok을 사용하여 사용자 입력에 따라 함수를 호출합니다.

<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 참조

채팅 완료

Grok AI 채팅 완성을 사용하여 응답을 생성합니다.

매개변수:

messages (필수): 역할과 내용이 있는 메시지 객체 배열
model (선택 사항): 사용할 Grok 모델(기본값은 grok-2-latest)
temperature (선택 사항): 샘플링 온도(0-2, 기본값은 1)
max_tokens (선택 사항): 생성할 최대 토큰 수(기본값은 16384)

이미지 이해

Grok AI 비전 기능을 사용하여 이미지를 분석합니다.

매개변수:

prompt (필수): 이미지와 함께 제공되는 텍스트 프롬프트
image_url (선택 사항): 분석할 이미지의 URL
base64_image (선택 사항): Base64로 인코딩된 이미지 데이터(data:image 접두사 없음)
model (선택 사항): 사용할 Grok 비전 모델(기본값은 grok-2-vision-latest)

참고: image_url 또는 base64_image 제공해야 합니다.

함수 호출

Grok AI를 사용하여 사용자 입력에 따라 함수를 호출합니다.

매개변수:

messages (필수): 역할과 내용이 있는 메시지 객체 배열
tools (필수): 유형, 함수 이름, 설명 및 매개변수가 포함된 도구 객체 배열
tool_choice (선택 사항): 도구 선택 모드(자동, 필수, 없음, 기본값은 자동)
model (선택 사항): 사용할 Grok 모델(기본값은 grok-2-latest)

개발

프로젝트 구조

src/index.ts - 메인 서버 구현
src/grok-api-client.ts - Grok API 클라이언트 구현

건물

npm run build

달리기

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

특허

이 프로젝트는 MIT 라이선스에 따라 라이선스가 부여되었습니다. 자세한 내용은 라이선스 파일을 참조하세요.

Grok MCP Plugin

Integrations

Grok MCP 플러그인

특징

필수 조건

설치

용법

채팅 완료

이미지 이해

함수 호출

API 참조

채팅 완료

이미지 이해

함수 호출

개발

프로젝트 구조

건물

달리기

특허

감사의 말