Integrations
Сервер Unichat MCP в TypeScript
Также доступно на Python
Отправляйте запросы в OpenAI, MistralAI, Anthropic, xAI, Google AI или DeepSeek с использованием протокола MCP через инструмент или предопределенные подсказки. Требуется ключ API поставщика.
Транспортные механизмы STDIO и SSE поддерживаются посредством аргументов.
Инструменты
На сервере реализован один инструмент:
unichat
: Отправить запрос в unichat- Принимает «сообщения» в качестве обязательных строковых аргументов
- Возвращает ответ
Подсказки
code_review
- Просмотрите код на предмет передового опыта, потенциальных проблем и улучшений.
- Аргументы:
code
(строка, обязательно): Код для проверки"
document_code
- Создание документации для кода, включая строки документации и комментарии.
- Аргументы:
code
(строка, обязательно): Код для комментария"
explain_code
- Подробно объясните, как работает фрагмент кода
- Аргументы:
code
(строка, обязательно): Код для объяснения"
code_rework
- Применить запрошенные изменения к предоставленному коду
- Аргументы:
changes
(строка, необязательно): Изменения для применения"code
(строка, обязательно): Код для переработки"
Разработка
Установите зависимости:
Сборка сервера:
Для разработки с автоматической пересборкой:
Запуск оценок
Пакет evals загружает клиент mcp, который затем запускает файл index.ts, поэтому нет необходимости перестраиваться между тестами. Вы можете загрузить переменные среды, указав префикс команды npx. Полную документацию можно найти здесь .
Установка
Установка через Smithery
Чтобы автоматически установить Unichat MCP Server для Claude Desktop через Smithery :
Установка вручную
Для использования с Claude Desktop добавьте конфигурацию сервера:
В MacOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
В Windows: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json
Запустить локально:
Запуск опубликован:
Запускается в STDIO по умолчанию или с аргументом
--stdio
. Для запуска в SSE добавьте аргумент--sse
Поддерживаемые модели:
Список поддерживаемых в настоящее время моделей для использования в качестве
"YOUR_PREFERRED_MODEL_NAME"
можно найти здесь . Пожалуйста, не забудьте добавить соответствующий ключ API поставщика в качестве"YOUR_VENDOR_API_KEY"
Пример:
Отладка
Поскольку серверы MCP взаимодействуют через stdio, отладка может быть сложной. Мы рекомендуем использовать MCP Inspector , который доступен как пакетный скрипт:
Инспектор предоставит URL-адрес для доступа к инструментам отладки в вашем браузере.
Если во время тестирования в режиме SSE у вас возникли тайм-ауты, измените URL-адрес запроса в интерфейсе инспектора на: 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
Отправляйте запросы в OpenAI, MistralAI, Anthropic, xAI или Google AI с использованием протокола MCP через инструмент или предопределенные подсказки. Требуется ключ API поставщика.
Механизмы транспортировки STDIO и SSE поддерживаются посредством аргументов.
Related MCP Servers
- AsecurityAlicenseAqualitySend requests to OpenAI, MistralAI, Anthropic, xAI, or Google AI using MCP protocol via tool or predefined prompts. Vendor API key requiredLast updated -134PythonMIT License
- -securityAlicense-qualityA 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.Last updated -26PythonMIT License
- AsecurityAlicenseAqualityEnables integration with OpenAI models through the MCP protocol, supporting concise and detailed responses for use with Claude Desktop.Last updated -11PythonMIT License
- -securityAlicense-qualityA 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.Last updated -23PythonMIT License