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：
- 构建项目：
- 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
{
"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 URLbase64_image （可选）：Base64 编码的图像数据（不带 data 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
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。
致谢