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

TypeScript의 Unichat MCP 서버

Python 에서도 사용 가능

도구 또는 사전 정의된 프롬프트를 통해 MCP 프로토콜을 사용하여 OpenAI, MistralAI, Anthropic, xAI, Google AI 또는 DeepSeek에 요청을 보내세요. 공급업체 API 키가 필요합니다.

STDIO와 SSE 전송 메커니즘은 모두 인수를 통해 지원됩니다.

도구

서버는 하나의 도구를 구현합니다.

unichat : unichat에 요청 보내기
- 필수 문자열 인수로 "메시지"를 사용합니다.
- 응답을 반환합니다

프롬프트

code_review
- 모범 사례, 잠재적 문제 및 개선 사항을 위해 코드를 검토하세요.
- 인수:
  - code (문자열, 필수): 검토할 코드
document_code
- docstring과 주석을 포함한 코드에 대한 문서를 생성합니다.
- 인수:
  - code (문자열, 필수): 주석을 달 코드
explain_code
- 코드의 작동 방식을 자세히 설명하세요
- 인수:
  - code (문자열, 필수): 설명할 코드
code_rework
- 요청된 변경 사항을 제공된 코드에 적용합니다.
- 인수:
  - changes (문자열, 선택 사항): 적용할 변경 사항
  - code (문자열, 필수): 다시 작업할 코드

개발

종속성 설치:

지엑스피1

서버를 빌드하세요:

npm run build

자동 재빌드를 사용한 개발의 경우:

npm run watch

설치

Smithery를 통해 설치

Smithery를 통해 Claude Desktop에 Unichat MCP 서버를 자동으로 설치하려면:

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

수동 설치

Claude Desktop과 함께 사용하려면 서버 구성을 추가하세요.

MacOS의 경우: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json Windows의 경우: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json

로컬로 실행:

{
  "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"
      }
    }
}

게시된 실행:

{
  "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"
      }
    }
}

기본적으로 STDIO에서 실행되거나 --stdio 인수를 사용하여 실행됩니다. SSE에서 실행하려면 --sse 인수를 추가하세요.

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

지원 모델:

"YOUR_PREFERRED_MODEL_NAME" 으로 사용할 수 있는 현재 지원되는 모델 목록은 여기에서 확인할 수 있습니다. 관련 공급업체 API 키를 "YOUR_VENDOR_API_KEY" 에 추가하세요.

예:

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

디버깅

MCP 서버는 stdio를 통해 통신하므로 디버깅이 어려울 수 있습니다. 패키지 스크립트로 제공되는 MCP Inspector를 사용하는 것이 좋습니다.

npm run inspector

검사기는 브라우저에서 디버깅 도구에 액세스할 수 있는 URL을 제공합니다.

SSE 모드에서 테스트하는 동안 시간 초과가 발생하면 검사기 인터페이스에서 요청 URL을 http://localhost:3001/sse?timeout=600000 으로 변경하세요.

This server cannot be installed

-

security - not tested

A

license - permissive license

-

quality - not tested

Tools

unichat

도구 또는 사전 정의된 프롬프트를 통해 MCP 프로토콜을 사용하여 OpenAI, MistralAI, Anthropic, xAI 또는 Google AI에 요청을 보냅니다. 공급업체 API 키가 필요합니다.