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Glama

MCP Chat

MCP Chatは、Anthropic APIを介してAIモデルと対話的なチャットができるコマンドラインインターフェースアプリケーションです。このアプリケーションは、ドキュメントの取得、コマンドベースのプロンプト、およびMCP(Model Control Protocol)アーキテクチャを通じた拡張可能なツール統合をサポートしています。

前提条件

  • Python 3.9以上

  • Anthropic APIキー

セットアップ

ステップ 1: 環境変数の設定

  1. プロジェクトルートに.envファイルを作成または編集し、以下の変数が正しく設定されていることを確認してください:

ANTHROPIC_API_KEY=""  # Enter your Anthropic API secret key

ステップ 2: 依存関係のインストール

オプション 1: uvを使用したセットアップ(推奨)

uvは、高速なPythonパッケージインストーラーおよびリゾルバーです。

  1. まだインストールされていない場合は、uvをインストールします:

pip install uv
  1. 仮想環境を作成して有効化します:

uv venv
source .venv/bin/activate  # On Windows: .venv\Scripts\activate
  1. 依存関係をインストールします:

uv pip install -e .
  1. プロジェクトを実行します

uv run main.py

オプション 2: uvを使用しないセットアップ

  1. 仮想環境を作成して有効化します:

python -m venv .venv
source .venv/bin/activate  # On Windows: .venv\Scripts\activate
  1. 依存関係をインストールします:

pip install anthropic python-dotenv prompt-toolkit "mcp[cli]==1.8.0"
  1. プロジェクトを実行します

python main.py

使用方法

基本的な対話

メッセージを入力してEnterキーを押すだけで、モデルとチャットできます。

ドキュメントの取得

@記号の後にドキュメントIDを続けることで、クエリにドキュメントの内容を含めることができます:

> Tell me about @deposition.md

コマンド

/プレフィックスを使用して、MCPサーバーで定義されたコマンドを実行します:

> /summarize deposition.md

Tabキーを押すと、コマンドが自動補完されます。

開発

新しいドキュメントの追加

mcp_server.pyファイルを編集して、docs辞書に新しいドキュメントを追加します。

MCP機能の実装

MCP機能を完全に実装するには:

  1. mcp_server.py内のTODOを完了させる

  2. mcp_client.pyで不足している機能を実装する

リンティングと型チェック

リンティングや型チェックは実装されていません。

-
security - not tested
F
license - not found
-
quality - not tested

Resources

Unclaimed servers have limited discoverability.

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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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