MCP Chat

MCP Chat es una aplicación de interfaz de línea de comandos que permite capacidades de chat interactivas con modelos de IA a través de la API de Google Gemini. La aplicación admite recuperación de documentos, indicaciones basadas en comandos e integraciones de herramientas extensibles mediante la arquitectura MCP (Model Control Protocol).

Requisitos previos

• Python 3.9+

• Google Gemini API Key

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Configuración

Paso 1: Configurar las variables de entorno

1. Cree o edite el archivo .env en la raíz del proyecto y verifique que las siguientes variables estén configuradas correctamente:

GEMINI_API_KEY=""  # Enter your Google Gemini API key
GEMINI_MODEL="gemini-3.6-flash"  # The Gemini model to use

Puede generar una clave de API desde Google AI Studio.

Paso 2: Instalar dependencias

Opción 1: Configuración con uv (Recomendado)

uv es un instalador y resolvedor de paquetes de Python rápido.

1. Instale uv, si aún no está instalado:

pip install uv

2. Cree y active un entorno virtual:

uv venv
source .venv/bin/activate  # On Windows: .venv\Scripts\activate

3. Instale las dependencias:

uv pip install -e .

4. Ejecute el proyecto

uv run main.py

Opción 2: Configuración sin uv

1. Cree y active un entorno virtual:

python -m venv .venv
source .venv/bin/activate  # On Windows: .venv\Scripts\activate

2. Instale las dependencias:

pip install google-genai python-dotenv prompt-toolkit "mcp[cli]==1.8.0"

3. Ejecute el proyecto

python main.py

Uso

Interacción básica

Simplemente escriba su mensaje y presione Enter para chatear con el modelo.

Recuperación de documentos

Use el símbolo @ seguido de un ID de documento para incluir el contenido del documento en su consulta:

> Tell me about @deposition.md

Comandos

Use el prefijo / para ejecutar comandos definidos en el servidor MCP:

> /summarize deposition.md

Los comandos se autocompletarán cuando presione Tab.

Desarrollo

Añadir nuevos documentos

Edite el archivo mcp_server.py para añadir nuevos documentos al diccionario docs.

Implementar funciones de MCP

Para implementar completamente las funciones de MCP:

1. Complete los TODOs en mcp_server.py

2. Implemente la funcionalidad que falta en mcp_client.py

Comprobación de linting y tipado

No hay comprobaciones de lint o tipo implementadas.