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
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：
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⛔️ Do not publish your Quickchat API key to your users!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
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
GitHub 星标历史