Quickchat AI MCP 服务器

Quickchat AI MCP（模型上下文协议）服务器允许您让任何人将您的 Quickchat AI 代理插入他们最喜欢的 AI 应用程序，例如 Claude Desktop、Cursor、VS Code、Windsurf等。

快速入门

创建Quickchat AI 帐户并开始任何计划的 7 天试用。
设置您的 AI 的知识库、功能和设置。
前往 MCP 页面激活您的 MCP。输入名称、描述和（可选）命令。这些很重要——AI 应用需要了解何时联系您的 AI，以及 AI 的功能和知识。
就这样！现在你可以通过任何 AI 应用测试你的 Quickchat AI，并向全世界展示它了！

有用的链接

快速入门视频youtube.com/watch?v=JE3dNiyZO8w
快速入门博客文章： quickchat.ai/post/how-to-launch-your-quickchat-ai-mcp
MCP（模型上下文协议）解释： quickchat.ai/post/mcp-explained
PyPI 上的 Quickchat AI MCP 包： pypi.org/project/quickchat-ai-mcp
Quickchat AI MCP GitHub 仓库： github.com/quickchatai/quickchat-ai-mcp

先决条件

使用以下方式安装uv ：

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

或在此处阅读更多内容。

使用 Claude Desktop 进行测试

配置

前往Settings > Developer > Edit配置”。在文本编辑器中打开claude_desktop_config.json文件。如果你是新手，该文件应该如下所示：

{
  "mcpServers": {}
}

您可以在此处定义 Claude Desktop 可以访问的所有 MCP。添加 Quickchat AI MCP 的方法如下：

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

进入Quickchat AI app > MCP > Integration ，找到上述代码片段，其中填写了 MCP 名称、SCENARIO_ID 和 API_KEY 的值。

使用游标测试

配置

转到Settings > Cursor Settings > MCP > Add new global MCP server ，并包含 Quickchat AI MCP 代码片段：

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

与以前一样，您可以在Quickchat AI app > MCP > Integration中找到 MCP 名称、SCENARIO_ID 和 API_KEY 的值。

使用其他 AI 应用进行测试

其他 AI 应用很可能需要相同的配置，但将其添加到应用本身的实际步骤会有所不同。我们将逐步扩展此 README 文件。

向世界推出您的 Quickchat AI MCP！

⛔️ Do not publish your Quickchat API key to your users!

当您准备好让其他用户将您的 Quickchat AI MCP 连接到他们的 AI 应用时，请与他们分享配置代码！但是，您需要确保他们无需您的 Quickchat API 密钥即可使用您的 Quickchat AI MCP。操作方法如下：

在 Quickchat App MCP 页面上，将**“需要 API 密钥”切换开关关闭**。
分享没有 API 密钥的配置片段：

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

很酷的功能

您可以通过 Quickchat AI 仪表板控制 MCP 的各个方面。只需单击一下即可部署更改。其中包括 MCP 名称和描述 - 您的用户只需刷新其 MCP 连接即可。
查看 Quickchat 收件箱中的所有对话。请记住：这些并非用户发送给 AI 应用的确切消息，而是 AI 应用与您的 Quickchat AI 之间 AI <> AI 交互的记录。🤯
与大多数 MCP 实现不同，这不是一个交给 AI 的静态工具。它是一种向你创建的 Quickchat AI 代理发送消息的开放式方式。🙌

从源代码运行

使用MCP 检查器进行调试

uv run mcp dev src/__main__.py

使用 Claude Desktop、Cursor 或其他 AI 应用进行调试

使用以下 JSON 配置：

{
  "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 >"
      }
    }
  }
}

测试

确保您的代码格式正确并且所有测试都通过：

ruff check --fix
ruff format
uv run pytest

Quickchat AI MCP server

Integrations