Unichat MCP-Server in Python

Auch in TypeScript verfügbar

Senden Sie Anfragen an OpenAI, MistralAI, Anthropic, xAI, Google AI, DeepSeek, Alibaba und Inception mithilfe des MCP-Protokolls über ein Tool oder vordefinierte Eingabeaufforderungen. Anbieter-API-Schlüssel erforderlich

Werkzeuge

Der Server implementiert ein Tool:

unichat : Senden Sie eine Anfrage an unichat
- Nimmt "Nachrichten" als erforderliche String-Argumente an
- Gibt eine Antwort zurück

Eingabeaufforderungen

code_review
- Überprüfen Sie den Code auf bewährte Methoden, potenzielle Probleme und Verbesserungen
- Argumente:
  - code (Zeichenfolge, erforderlich): Der zu überprüfende Code"
document_code
- Generieren Sie Dokumentation für Code, einschließlich Docstrings und Kommentaren
- Argumente:
  - code (Zeichenfolge, erforderlich): Der zu kommentierende Code"
explain_code
- Erklären Sie im Detail, wie ein Codeteil funktioniert
- Argumente:
  - code (Zeichenfolge, erforderlich): Der zu erklärende Code"
code_rework
- Wenden Sie die gewünschten Änderungen am bereitgestellten Code an
- Argumente:
  - changes (Zeichenfolge, optional): Die anzuwendenden Änderungen"
  - code (Zeichenfolge, erforderlich): Der zu überarbeitende Code"

Related MCP server: OpenAI API MCP Server

Schnellstart

Installieren

Claude Desktop

Unter MacOS: ~/Library/Application\ Support/Claude/claude_desktop_config.json Unter Windows: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json

Unterstützte Modelle:

Eine Liste der aktuell unterstützten Modelle, die als "SELECTED_UNICHAT_MODEL" verwendet werden können, finden Sie hier . Bitte fügen Sie den entsprechenden API-Schlüssel des Anbieters als "YOUR_UNICHAT_API_KEY" hinzu.

Beispiel:

"env": { "UNICHAT_MODEL": "gpt-4o-mini", "UNICHAT_API_KEY": "YOUR_OPENAI_API_KEY" }

Konfiguration von Entwicklungs-/unveröffentlichten Servern

"mcpServers": { "unichat-mcp-server": { "command": "uv", "args": [ "--directory", "{{your source code local directory}}/unichat-mcp-server", "run", "unichat-mcp-server" ], "env": { "UNICHAT_MODEL": "SELECTED_UNICHAT_MODEL", "UNICHAT_API_KEY": "YOUR_UNICHAT_API_KEY" } } }

Konfiguration veröffentlichter Server

"mcpServers": { "unichat-mcp-server": { "command": "uvx", "args": [ "unichat-mcp-server" ], "env": { "UNICHAT_MODEL": "SELECTED_UNICHAT_MODEL", "UNICHAT_API_KEY": "YOUR_UNICHAT_API_KEY" } } }

Installation über Smithery

So installieren Sie Unichat für Claude Desktop automatisch über Smithery :

npx -y @smithery/cli install unichat-mcp-server --client claude

Entwicklung

Erstellen und Veröffentlichen

So bereiten Sie das Paket für die Verteilung vor:

Ältere Builds entfernen:

rm -rf dist

Abhängigkeiten synchronisieren und Sperrdatei aktualisieren:

uv sync

Erstellen Sie Paketverteilungen:

uv build

Dadurch werden Quell- und Wheel-Distributionen im Verzeichnis dist/ erstellt.

Auf PyPI veröffentlichen:

uv publish --token {{YOUR_PYPI_API_TOKEN}}

Debuggen

Da MCP-Server über stdio laufen, kann das Debuggen eine Herausforderung darstellen. Für ein optimales Debugging empfehlen wir dringend die Verwendung des MCP Inspector .

Sie können den MCP Inspector über npm mit diesem Befehl starten:

npx @modelcontextprotocol/inspector uv --directory {{your source code local directory}}/unichat-mcp-server run unichat-mcp-server

Beim Start zeigt der Inspector eine URL an, auf die Sie in Ihrem Browser zugreifen können, um mit dem Debuggen zu beginnen.