A
security-
licenseA
qualityEnables AI assistants to interact with Figma files through the ModelContextProtocol, allowing viewing, commenting, and analyzing Figma designs directly in chat interfaces.
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202
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 install프로젝트를 빌드하세요:
npm run buildCline 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.json다음 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-mcp실제 설치 경로로 바꾸고your-grok-api-keyGrok 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 배열model(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 프롬프트image_url(선택 사항): 분석할 이미지의 URLbase64_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 배열tools(필수): 유형, 함수 이름, 설명 및 매개변수가 포함된 도구 객체 배열tool_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 구현src/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.
감사의 말
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