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unichat-ts-mcp-server

by amidabuddha
npmGitHub
TypeScript
MIT License
6
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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

Servidor MCP de Unichat en TypeScript

También disponible en Python

Envíe solicitudes a OpenAI, MistralAI, Anthropic, xAI, Google AI o DeepSeek mediante el protocolo MCP mediante la herramienta o indicaciones predefinidas. Se requiere la clave API del proveedor.

Se admiten mecanismos de transporte STDIO y SSE mediante argumentos.

Herramientas

El servidor implementa una herramienta:

  • unichat : Enviar una solicitud a unichat
    • Toma "mensajes" como argumentos de cadena requeridos
    • Devuelve una respuesta

Indicaciones

  • code_review
    • Revisar el código para conocer las mejores prácticas, posibles problemas y mejoras.
    • Argumentos:
      • code (cadena, obligatorio): El código a revisar"
  • document_code
    • Generar documentación para el código, incluidas cadenas de documentación y comentarios.
    • Argumentos:
      • code (cadena, obligatorio): El código a comentar"
  • explain_code
    • Explicar cómo funciona un fragmento de código en detalle.
    • Argumentos:
      • code (cadena, obligatorio): El código para explicar"
  • code_rework
    • Aplicar los cambios solicitados al código proporcionado
    • Argumentos:
      • changes (cadena, opcional): Los cambios a aplicar"
      • code (cadena, obligatorio): El código que se va a reelaborar"

Desarrollo

Instalar dependencias:

npm install

Construir el servidor:

npm run build

Para desarrollo con reconstrucción automática:

npm run watch

Instalación

Instalación mediante herrería

Para instalar Unichat MCP Server para Claude Desktop automáticamente a través de Smithery :

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

Instalación manual

Para utilizar con Claude Desktop, agregue la configuración del servidor:

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

Ejecutar localmente:

{ "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" } } }

Ejecución publicada:

{ "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" } } }

Se ejecuta en STDIO por defecto o con el argumento --stdio . Para ejecutar en SSE, agregue el argumento --sse

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

Modelos compatibles:

Puede encontrar una lista de los modelos compatibles actualmente que se pueden usar como "YOUR_PREFERRED_MODEL_NAME" aquí . Asegúrese de agregar la clave API del proveedor correspondiente como "YOUR_VENDOR_API_KEY"

Ejemplo:

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

Depuración

Dado que los servidores MCP se comunican a través de stdio, la depuración puede ser complicada. Recomendamos usar el Inspector MCP , disponible como script de paquete:

npm run inspector

El Inspector proporcionará una URL para acceder a las herramientas de depuración en su navegador.

Si experimenta tiempos de espera durante las pruebas en modo SSE, cambie la URL de solicitud en la interfaz del inspector a: 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

Envíe solicitudes a OpenAI, MistralAI, Anthropic, xAI o Google AI mediante el protocolo MCP mediante herramientas o indicaciones predefinidas. Se requiere la clave API del proveedor.

Los mecanismos de transporte STDIO y SSE se admiten mediante argumentos.

  1. Also available in Python
    1. Tools
    2. Prompts
  2. Development
    1. Installation
      1. Installing via Smithery
      2. Installing manually
      3. Debugging

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      Send requests to OpenAI, MistralAI, Anthropic, xAI, or Google AI using MCP protocol via tool or predefined prompts. Vendor API key required
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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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