Grok MCPプラグイン
Cline から Grok AI の強力な機能にシームレスに直接アクセスできるようにする Model Context Protocol (MCP) プラグイン。
特徴
このプラグインは、MCP インターフェースを通じて 3 つの強力なツールを公開します。
チャット補完- Grok の言語モデルを使用してテキスト応答を生成する
画像理解- Grokのビジョン機能で画像を分析
関数呼び出し- Grok を使用して、ユーザー入力に基づいて関数を呼び出す
Related MCP server: MCP Atlassian Server
前提条件
Node.js (v16 以上)
Grok AI API キー ( console.x.aiから取得)
MCPサポート付きCline
インストール
このリポジトリをクローンします:
git clone https://github.com/Bob-lance/grok-mcp.git cd grok-mcp依存関係をインストールします:
npm installプロジェクトをビルドします。
npm run buildCline MCP 設定に MCP サーバーを追加します。
VSCode Cline 拡張機能の場合は、次のファイルを編集します。
~/Library/Application Support/Code/User/globalStorage/saoudrizwan.claude-dev/settings/cline_mcp_settings.json次の構成を追加します。
{ "mcpServers": { "grok-mcp": { "command": "node", "args": ["/path/to/grok-mcp/build/index.js"], "env": { "XAI_API_KEY": "your-grok-api-key" }, "disabled": false, "autoApprove": [] } } }/path/to/grok-mcp実際のインストールパスに置き換え、your-grok-api-keyGrok AI API キーに置き換えます。
使用法
Grok MCP プラグインをインストールして構成すると、Cline で使用できる 3 つのツールが提供されます。
チャット完了
Grok の言語モデルを使用してテキスト応答を生成します。
<use_mcp_tool>
<server_name>grok-mcp</server_name>
<tool_name>chat_completion</tool_name>
<arguments>
{
"messages": [
{
"role": "system",
"content": "You are a helpful assistant."
},
{
"role": "user",
"content": "Hello, what can you tell me about Grok AI?"
}
],
"temperature": 0.7
}
</arguments>
</use_mcp_tool>画像理解
Grok のビジョン機能を使用して画像を分析します。
<use_mcp_tool>
<server_name>grok-mcp</server_name>
<tool_name>image_understanding</tool_name>
<arguments>
{
"image_url": "https://example.com/image.jpg",
"prompt": "What is shown in this image?"
}
</arguments>
</use_mcp_tool>base64 でエンコードされた画像も使用できます。
<use_mcp_tool>
<server_name>grok-mcp</server_name>
<tool_name>image_understanding</tool_name>
<arguments>
{
"base64_image": "base64-encoded-image-data",
"prompt": "What is shown in this image?"
}
</arguments>
</use_mcp_tool>関数呼び出し
Grok を使用して、ユーザー入力に基づいて関数を呼び出します。
<use_mcp_tool>
<server_name>grok-mcp</server_name>
<tool_name>function_calling</tool_name>
<arguments>
{
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "What's the weather like in San Francisco?"
}
],
"tools": [
{
"type": "function",
"function": {
"name": "get_weather",
"description": "Get the current weather in a given location",
"parameters": {
"type": "object",
"properties": {
"location": {
"type": "string",
"description": "The city and state, e.g. San Francisco, CA"
},
"unit": {
"type": "string",
"enum": ["celsius", "fahrenheit"],
"description": "The unit of temperature to use"
}
},
"required": ["location"]
}
}
}
]
}
</arguments>
</use_mcp_tool>APIリファレンス
チャット完了
Grok AI チャット補完を使用して応答を生成します。
パラメータ:
messages（必須）: 役割とコンテンツを持つメッセージオブジェクトの配列model(オプション): 使用する Grok モデル (デフォルトは grok-2-latest)temperature（オプション）：サンプリング温度（0～2、デフォルトは1）max_tokens(オプション): 生成するトークンの最大数 (デフォルトは16384)
画像理解
Grok AI ビジョン機能を使用して画像を分析します。
パラメータ:
prompt（必須）: 画像に添えるテキストプロンプトimage_url(オプション): 分析する画像のURLbase64_image(オプション): Base64でエンコードされた画像データ（data:imageプレフィックスなし）model(オプション): 使用する Grok ビジョン モデル (デフォルトは grok-2-vision-latest)
注: image_urlまたはbase64_imageいずれかを指定する必要があります。
関数呼び出し
Grok AI を使用して、ユーザー入力に基づいて関数を呼び出します。
パラメータ:
messages（必須）: 役割とコンテンツを持つメッセージオブジェクトの配列tools（必須）: タイプ、関数名、説明、パラメータを持つツールオブジェクトの配列tool_choice(オプション): ツール選択モード (自動、必須、なし、デフォルトは自動)model(オプション): 使用する Grok モデル (デフォルトは grok-2-latest)
発達
プロジェクト構造
src/index.ts- メインサーバーの実装src/grok-api-client.ts- Grok API クライアント実装
建物
npm run buildランニング
XAI_API_KEY="your-grok-api-key" node build/index.jsライセンス
このプロジェクトは MIT ライセンスに基づいてライセンスされています - 詳細についてはLICENSEファイルを参照してください。