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unichat-ts-mcp-server

by amidabuddha
npmGitHub
TypeScript
MIT License
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Integrations

  • Allows sending requests to Google AI models using the Unichat MCP server

  • Allows sending requests to OpenAI models like gpt-4o-mini using the Unichat MCP server

Unichat MCP-Server in TypeScript

Auch in Python verfügbar

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

Sowohl STDIO- als auch SSE-Transportmechanismen werden über Argumente unterstützt.

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"

Entwicklung

Installieren Sie Abhängigkeiten:

npm install

Erstellen Sie den Server:

npm run build

Für die Entwicklung mit automatischem Rebuild:

npm run watch

Ausführen von Evaluierungen

Das Evals-Paket lädt einen MCP-Client, der anschließend die Datei index.ts ausführt, sodass zwischen den Tests kein Neuaufbau erforderlich ist. Sie können Umgebungsvariablen laden, indem Sie dem Befehl npx voranstellen. Die vollständige Dokumentation finden Sie hier .

OPENAI_API_KEY=your-key npx mcp-eval src/evals/evals.ts src/server.ts

Installation

Installation über Smithery

So installieren Sie den Unichat MCP-Server für Claude Desktop automatisch über Smithery :

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

Manuelle Installation

Zur Verwendung mit Claude Desktop fügen Sie die Serverkonfiguration hinzu:

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

Lokal ausführen:

{ "mcpServers": { "unichat-ts-mcp-server": { "command": "node", "args": [ "{{/path/to}}/unichat-ts-mcp-server/build/index.js" ], "env": { "UNICHAT_MODEL": "YOUR_PREFERRED_MODEL_NAME", "UNICHAT_API_KEY": "YOUR_VENDOR_API_KEY" } } }

Lauf veröffentlicht:

{ "mcpServers": { "unichat-ts-mcp-server": { "command": "npx", "args": [ "-y", "unichat-ts-mcp-server" ], "env": { "UNICHAT_MODEL": "YOUR_PREFERRED_MODEL_NAME", "UNICHAT_API_KEY": "YOUR_VENDOR_API_KEY" } } }

Läuft standardmäßig in STDIO oder mit dem Argument --stdio . Für die Ausführung in SSE fügen Sie das Argument --sse hinzu.

npx -y unichat-ts-mcp-server --sse

Unterstützte Modelle:

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

Beispiel:

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

Debuggen

Da MCP-Server über stdio kommunizieren, kann das Debuggen eine Herausforderung darstellen. Wir empfehlen die Verwendung des MCP Inspector , der als Paketskript verfügbar ist:

npm run inspector

Der Inspector stellt eine URL für den Zugriff auf Debugging-Tools in Ihrem Browser bereit.

Wenn beim Testen im SSE-Modus Timeouts auftreten, ändern Sie die Anforderungs-URL auf der Inspector-Schnittstelle in: http://localhost:3001/sse?timeout=600000

This server cannot be installed

-
security - not tested
A
license - permissive license
-
quality - not tested

remote-capable server

The server can be hosted and run remotely because it primarily relies on remote services or has no dependency on the local environment.

Tools

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

Sowohl STDIO- als auch SSE-Transportmechanismen werden über Argumente unterstützt.

  1. Auch in Python verfügbar
    1. Werkzeuge
    2. Eingabeaufforderungen
  2. Entwicklung
    1. Ausführen von Evaluierungen
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        1. Installation über Smithery
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        3. Debuggen

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        A simple MCP server for interacting with OpenAI assistants. This server allows other tools (like Claude Desktop) to create and interact with OpenAI assistants through the Model Context Protocol.
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        Python
        MIT License
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        quality
        Enables integration with OpenAI models through the MCP protocol, supporting concise and detailed responses for use with Claude Desktop.
        Last updated -
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        A proxy server that bridges AI agents and external APIs by dynamically translating OpenAPI specifications into standardized MCP tools, enabling seamless interaction without custom integration code.
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