MCP Chat
MCP Chat
MCP Chat es una aplicación de interfaz de línea de comandos que permite capacidades de chat interactivo con modelos de IA a través de la API de Anthropic. La aplicación admite la recuperación de documentos, mensajes basados en comandos e integraciones de herramientas extensibles a través de la arquitectura MCP (Model Control Protocol).
Requisitos previos
Python 3.9+
Clave de API de Anthropic
Configuración
Paso 1: Configurar las variables de entorno
Cree o edite el archivo
.enven la raíz del proyecto y verifique que las siguientes variables estén configuradas correctamente:
ANTHROPIC_API_KEY="" # Enter your Anthropic API secret keyPaso 2: Instalar dependencias
Opción 1: Configuración con uv (Recomendado)
uv es un instalador y resolvedor de paquetes de Python rápido.
Instale uv, si aún no está instalado:
pip install uvCree y active un entorno virtual:
uv venv
source .venv/bin/activate # On Windows: .venv\Scripts\activateInstale las dependencias:
uv pip install -e .Ejecute el proyecto
uv run main.pyOpción 2: Configuración sin uv
Cree y active un entorno virtual:
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate # On Windows: .venv\Scripts\activateInstale las dependencias:
pip install anthropic python-dotenv prompt-toolkit "mcp[cli]==1.8.0"Ejecute el proyecto
python main.pyUso
Interacción básica
Simplemente escriba su mensaje y presione Enter para chatear con el modelo.
Recuperación de documentos
Utilice el símbolo @ seguido de un ID de documento para incluir el contenido del documento en su consulta:
> Tell me about @deposition.mdComandos
Utilice el prefijo / para ejecutar comandos definidos en el servidor MCP:
> /summarize deposition.mdLos comandos se autocompletarán cuando presione Tab.
Desarrollo
Agregar nuevos documentos
Edite el archivo mcp_server.py para agregar nuevos documentos al diccionario docs.
Implementación de funciones MCP
Para implementar completamente las funciones MCP:
Complete los TODOs en
mcp_server.pyImplemente la funcionalidad faltante en
mcp_client.py
Linting y verificación de tipos
No hay comprobaciones de lint o de tipo implementadas.
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Resources
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MCP directory API
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curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/MeeraMendhe/MCP-'
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