MCP Chat
MCP Chat
MCP Chat ist eine Befehlszeilenanwendung, die interaktive Chat-Funktionen mit KI-Modellen über die Anthropic-API ermöglicht. Die Anwendung unterstützt das Abrufen von Dokumenten, befehlsbasierte Prompts und erweiterbare Tool-Integrationen über die MCP-Architektur (Model Control Protocol).
Voraussetzungen
Python 3.9+
Anthropic API-Schlüssel
Einrichtung
Schritt 1: Umgebungsvariablen konfigurieren
Erstellen oder bearbeiten Sie die
.env-Datei im Projektstammverzeichnis und stellen Sie sicher, dass die folgenden Variablen korrekt gesetzt sind:
ANTHROPIC_API_KEY="" # Enter your Anthropic API secret keySchritt 2: Abhängigkeiten installieren
Option 1: Einrichtung mit uv (Empfohlen)
uv ist ein schneller Python-Paket-Installer und -Resolver.
Installieren Sie uv, falls noch nicht geschehen:
pip install uvErstellen und aktivieren Sie eine virtuelle Umgebung:
uv venv
source .venv/bin/activate # On Windows: .venv\Scripts\activateInstallieren Sie die Abhängigkeiten:
uv pip install -e .Führen Sie das Projekt aus
uv run main.pyOption 2: Einrichtung ohne uv
Erstellen und aktivieren Sie eine virtuelle Umgebung:
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate # On Windows: .venv\Scripts\activateInstallieren Sie die Abhängigkeiten:
pip install anthropic python-dotenv prompt-toolkit "mcp[cli]==1.8.0"Führen Sie das Projekt aus
python main.pyVerwendung
Grundlegende Interaktion
Geben Sie einfach Ihre Nachricht ein und drücken Sie die Eingabetaste, um mit dem Modell zu chatten.
Dokumentenabruf
Verwenden Sie das @-Symbol gefolgt von einer Dokumenten-ID, um Dokumentinhalte in Ihre Anfrage einzubeziehen:
> Tell me about @deposition.mdBefehle
Verwenden Sie das /-Präfix, um im MCP-Server definierte Befehle auszuführen:
> /summarize deposition.mdBefehle werden automatisch vervollständigt, wenn Sie die Tab-Taste drücken.
Entwicklung
Hinzufügen neuer Dokumente
Bearbeiten Sie die Datei mcp_server.py, um neue Dokumente zum docs-Dictionary hinzuzufügen.
Implementierung von MCP-Funktionen
Um die MCP-Funktionen vollständig zu implementieren:
Vervollständigen Sie die TODOs in
mcp_server.pyImplementieren Sie die fehlende Funktionalität in
mcp_client.py
Linting und Typenprüfung
Es sind keine Lint- oder Typenprüfungen implementiert.
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Resources
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curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/MeeraMendhe/MCP-'
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