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:
Construir el servidor:
Para desarrollo con reconstrucción automática:
Ejecución de evaluaciones
El paquete evals carga un cliente mcp que ejecuta el archivo index.ts, por lo que no es necesario reconstruir entre pruebas. Puede cargar variables de entorno prefijando el comando npx. Puede encontrar la documentación completa aquí .
Instalación
Instalación mediante herrería
Para instalar Unichat MCP Server para Claude Desktop automáticamente a través de Smithery :
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:
Ejecución publicada:
Se ejecuta en STDIO por defecto o con el argumento
--stdio
. Para ejecutar en SSE, agregue el argumento--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:
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:
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
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.
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