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.

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

TypeScript での Unichat MCP サーバー

Pythonでも利用可能

ツールまたは事前定義されたプロンプトを介して、MCPプロトコルを使用してOpenAI、MistralAI、Anthropic、xAI、Google AI、またはDeepSeekにリクエストを送信します。ベンダーAPIキーが必要です。

STDIO と SSE の両方のトランスポートメカニズムが引数を介してサポートされます。

ツール

サーバーは 1 つのツールを実装します。

unichat : unichatにリクエストを送信する
- 必須の文字列引数として「messages」を受け取ります
- 応答を返す

プロンプト

code_review
- ベストプラクティス、潜在的な問題、改善点についてコードをレビューする
- 引数:
  - code (文字列、必須): レビューするコード
document_code
- docstring やコメントを含むコードのドキュメントを生成する
- 引数:
  - code (文字列、必須): コメントするコード
explain_code
- コードがどのように動作するかを詳しく説明する
- 引数:
  - code (文字列、必須): 説明するコード
code_rework
- 提供されたコードに要求された変更を適用する
- 引数:
  - changes (文字列、オプション): 適用する変更
  - code (文字列、必須): 再作業するコード

発達

依存関係をインストールします:

npm install

サーバーを構築します。

npm run build

自動リビルドを使用した開発の場合:

npm run watch

インストール

Smithery経由でインストール

Smithery経由で Claude Desktop 用の Unichat MCP Server を自動的にインストールするには:

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

手動でインストールする

Claude Desktop で使用するには、サーバー設定を追加します。

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

ローカルで実行:

{
  "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"
      }
    }
}

公開された実行:

{
  "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"
      }
    }
}

デフォルトではSTDIOで実行されますが、引数--stdio指定するとSSEで実行されます。SSEで実行するには引数--sseを追加します。

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

対応モデル:

"YOUR_PREFERRED_MODEL_NAME"として使用できる現在サポートされているモデルのリストは、こちらでご覧いただけます。関連するベンダーAPIキーを"YOUR_VENDOR_API_KEY"として追加してください。

例：

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

デバッグ

MCPサーバーはstdio経由で通信するため、デバッグが困難になる場合があります。パッケージスクリプトとして提供されているMCP Inspectorの使用をお勧めします。

npm run inspector

インスペクターは、ブラウザでデバッグツールにアクセスするための URL を提供します。

SSE モードでテスト中にタイムアウトが発生した場合は、インスペクターインターフェースのリクエスト URL を次のように変更します: http://localhost:3001/sse?timeout=600000

This server cannot be installed

-

security - not tested

A

license - permissive license

-

quality - not tested

Tools

unichat

ツールまたは事前定義されたプロンプトを介して、MCPプロトコルを使用してOpenAI、MistralAI、Anthropic、xAI、またはGoogle AIにリクエストを送信します。ベンダーAPIキーが必要です。