Grok MCP 插件

模型上下文协议 (MCP) 插件可直接从 Cline 无缝访问 Grok AI 的强大功能。

特征

该插件通过 MCP 接口公开了三个强大的工具：

聊天完成- 使用 Grok 的语言模型生成文本响应
图像理解——利用 Grok 的视觉功能分析图像
函数调用——使用 Grok 根据用户输入调用函数

先决条件

Node.js（v16 或更高版本）
Grok AI API 密钥（从console.x.ai获取）
Cline 与 MCP 支持

安装

克隆此存储库：
git clone https://github.com/Bob-lance/grok-mcp.git cd grok-mcp
安装依赖项：
npm install
构建项目：
npm run build
将 MCP 服务器添加到您的 Cline MCP 设置：对于 VSCode Cline 扩展，请编辑以下文件：
~/Library/Application Support/Code/User/globalStorage/saoudrizwan.claude-dev/settings/cline_mcp_settings.json
添加以下配置：
{ "mcpServers": { "grok-mcp": { "command": "node", "args": ["/path/to/grok-mcp/build/index.js"], "env": { "XAI_API_KEY": "your-grok-api-key" }, "disabled": false, "autoApprove": [] } } }
将/path/to/grok-mcp替换为您的安装的实际路径，并将your-grok-api-key替换为您的 Grok AI API 密钥。

用法

安装并配置完成后，Grok MCP 插件将提供三个可在 Cline 中使用的工具：

聊天完成

使用 Grok 的语言模型生成文本响应：

<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>

图像理解

使用 Grok 的视觉功能分析图像：

<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>

您还可以使用 base64 编码的图像：

<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>

函数调用

使用 Grok 根据用户输入调用函数：

<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 参考

聊天完成

使用 Grok AI 聊天完成生成响应。

参数：

messages （必需）：具有角色和内容的消息对象数组
model （可选）：要使用的 Grok 模型（默认为 grok-2-latest）
temperature （可选）：采样温度（0-2，默认为1）
max_tokens （可选）：要生成的最大令牌数（默认为 16384）

图像理解

使用 Grok AI 视觉功能分析图像。

参数：

prompt （必需）：与图片一起出现的文字提示
image_url （可选）：要分析的图像的 URL
base64_image （可选）：Base64 编码的图像数据（不带 data:image 前缀）
model （可选）：要使用的 Grok 视觉模型（默认为 grok-2-vision-latest）

注意：必须提供image_url或base64_image 。

函数调用

使用 Grok AI 根据用户输入调用函数。

参数：

messages （必需）：具有角色和内容的消息对象数组
tools （必需）：具有类型、函数名称、描述和参数的工具对象数组
tool_choice （可选）：工具选择模式（自动、必需、无，默认为自动）
model （可选）：要使用的 Grok 模型（默认为 grok-2-latest）

发展

项目结构

src/index.ts - 主服务器实现
src/grok-api-client.ts - Grok API 客户端实现

建筑

npm run build

跑步

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

执照

该项目根据 MIT 许可证获得许可 - 有关详细信息，请参阅LICENSE文件。

Grok MCP Plugin

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先决条件

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用法

聊天完成

图像理解

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聊天完成

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