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Quickchat AI MCP server

Official
by quickchatai

クイックチャットAI MCPサーバー

Quickchat AI MCP (モデル コンテキスト プロトコル) サーバーを使用すると、誰でも Quickchat AI エージェントを Claude Desktop、Cursor、VS Code、Windsurfなどのお気に入りの AI アプリに接続できるようになります。

クイックスタート

  1. Quickchat AI アカウントを作成し、任意のプランの 7 日間トライアルを開始します。

  2. AI のナレッジベース、機能、設定をセットアップします。

  3. MCPページにアクセスして、MCPを有効化してください。名前説明、そして(オプションで)コマンドを入力してください。これらは重要です。AIアプリは、AIにいつアクセスすべきか、その機能や知識は何かを理解する必要があります。

  4. これで完了です!これで、任意の AI アプリで Quickchat AI をテストし、世界に公開する準備が整いました。

Related MCP server: Code MCP Server

便利なリンク

前提条件

次を使用してuvをインストールします。

curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

または、こちらで詳細をお読みください。

Claude Desktopでテスト

構成

Settings > Developer > Edit 」に移動します。claude_desktop_config.json ファイルテキストエディタで開きます。初めての方は、ファイルの内容は以下のようになっているはずです。

{ "mcpServers": {} }

ここで、Claude Desktop がアクセスできるすべての MCP を定義できます。Quickchat AI MCP を追加する手順は次のとおりです。

{ "mcpServers": { "< QUICKCHAT AI MCP NAME >": { "command": "uvx", "args": ["quickchat-ai-mcp"], "env": { "SCENARIO_ID": "< QUICKCHAT AI SCENARIO ID >", "API_KEY": "< QUICKCHAT AI API KEY >" } } } }

Quickchat AI app > MCP > Integrationに移動し、MCP 名、SCENARIO_ID、API_KEY の値が入力された上記のスニペットを見つけます。

カーソルでテスト

構成

Settings > Cursor Settings > MCP > Add new global MCP serverに移動し、Quickchat AI MCP スニペットを追加します。

{ "mcpServers": { "< QUICKCHAT AI MCP NAME >": { "command": "uvx", "args": ["quickchat-ai-mcp"], "env": { "SCENARIO_ID": "< QUICKCHAT AI SCENARIO ID >", "API_KEY": "< QUICKCHAT AI API KEY >" } } } }

以前と同様に、MCP 名、SCENARIO_ID、API_KEY の値はQuickchat AI app > MCP > Integrationで確認できます。

他のAIアプリでテストする

他のAIアプリでも同様の設定が必要になる可能性は高いですが、アプリ自体に実装する手順は異なります。このREADMEは今後随時拡張していく予定です。

Quickchat AI MCP を世界に向けて公開しましょう!

⛔️ Do not publish your Quickchat API key to your users!

他のユーザーがQuickchat AI MCPをそれぞれのAIアプリに接続できるようにする準備ができたら、設定スニペットを共有しましょう。ただし、 Quickchat APIキーがなくてもQuickchat AI MCPを使用できることを確認する必要があります。手順は以下のとおりです。

  1. Quickchat アプリ MCP ページで、 [API キーが必要] トグルオフにします。

  2. API キーなしで構成スニペットを共有します。

{ "mcpServers": { "< QUICKCHAT AI MCP NAME >": { "command": "uvx", "args": ["quickchat-ai-mcp"], "env": { "SCENARIO_ID": "< QUICKCHAT AI SCENARIO ID >" } } } }

クールな機能

  • Quickchat AIダッシュボードから、MCPのあらゆる側面を制御できます。ワンクリックで変更が反映されます。MCP名と説明も反映されます。ユーザーはMCP接続を更新するだけで完了です。

  • クイックチャット受信トレイですべての会話を表示します。ただし、受信トレイに表示されるのはユーザーがAIアプリに送信したメッセージそのものではなく、ユーザーのAIアプリとクイックチャットAI間のやり取りの記録です。🤯

  • ほとんどのMCP実装とは異なり、これはAIに渡される静的なツールではありません。作成したQuickchat AIエージェントにメッセージを送信するための、オープンエンドな方法です。🙌


ソースから実行

MCPインスペクタによるデバッグ

uv run mcp dev src/__main__.py

Claude Desktop、Cursor、その他のAIアプリを使ったデバッグ

次の JSON 構成を使用します。

{ "mcpServers": { "< QUICKCHAT AI MCP NAME >": { "command": "uv", "args": [ "run", "--with", "mcp[cli]", "--with", "requests", "mcp", "run", "< YOUR PATH>/quickchat-ai-mcp/src/__main__.py" ], "env": { "SCENARIO_ID": "< QUICKCHAT AI SCENARIO ID >", "API_KEY": "< QUICKCHAT AI API KEY >" } } } }

テスト

コードが適切にフォーマットされ、すべてのテストが合格していることを確認します。

ruff check --fix ruff format uv run pytest

GitHub スター履歴

星の歴史チャート

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

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curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/quickchatai/quickchat-ai-mcp'

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