unichat-ts-mcp-server

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

使用 TypeScript 编写的 Unichat MCP 服务器

也支持Python

使用 MCP 协议通过工具或预定义提示向 OpenAI、MistralAI、Anthropic、xAI、Google AI 或 DeepSeek 发送请求。需要供应商 API 密钥。

STDIO 和 SSE 传输机制均通过参数支持。

工具

服务器实现了一个工具:

  • unichat :向 unichat 发送请求
    • 将“消息”作为必需的字符串参数
    • 返回响应

提示

  • code_review
    • 审查代码以获得最佳实践、潜在问题和改进
    • 参数:
      • code (字符串,必需):要审查的代码”
  • document_code
    • 生成代码文档,包括文档字符串和注释
    • 参数:
      • code (字符串,必需):要评论的代码”
  • explain_code
    • 详细解释一段代码是如何工作的
    • 参数:
      • code (字符串,必需):要解释的代码”
  • code_rework
    • 将请求的更改应用到提供的代码
    • 参数:
      • changes (字符串,可选):要应用的更改”
      • code (字符串,必需):需要重新处理的代码”

发展

安装依赖项:

npm install

构建服务器:

npm run build

对于使用自动重建的开发:

npm run watch

安装

通过 Smithery 安装

要通过Smithery自动为 Claude Desktop 安装 Unichat MCP 服务器:

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

手动安装

要与 Claude Desktop 一起使用,请添加服务器配置:

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

本地运行:

{ "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" } } }

运行已发布:

{ "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" } } }

默认在 STDIO 中运行,或者使用参数--stdio运行。要在 SSE 中运行,请添加参数--sse

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

支持的型号:

您可以在此处找到当前支持的可用作"YOUR_PREFERRED_MODEL_NAME"的模型列表。请务必将相关供应商 API 密钥添加为"YOUR_VENDOR_API_KEY"

例子:

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

调试

由于 MCP 服务器通过 stdio 进行通信,调试起来可能比较困难。我们推荐使用MCP Inspector ,它以包脚本的形式提供:

npm run inspector

检查器将提供一个 URL 来访问浏览器中的调试工具。

如果在 SSE 模式下测试时遇到超时,请将检查器界面上的请求 URL 更改为: http://localhost:3001/sse?timeout=600000

-
security - not tested
A
license - permissive license
-
quality - not tested

Tools

通过工具或预定义提示,使用 MCP 协议向 OpenAI、MistralAI、Anthropic、xAI 或 Google AI 发送请求。需要供应商 API 密钥。

STDIO 和 SSE 传输机制均通过参数支持。

  1. Also available in Python
    1. Tools
    2. Prompts
  2. Development
    1. Installation
      1. Installing via Smithery
      2. Installing manually
      3. Debugging
    ID: ub2u8wtbbv