Skip to main content
Glama

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 recuperación de documentos, indicaciones basadas en comandos e integraciones de herramientas extensibles mediante la arquitectura MCP (Model Control Protocol).

Requisitos previos

  • Python 3.9+

  • Clave de API de Anthropic

Related MCP server: TelemetryFlow Python MCP Server

Configuración

Paso 1: Configurar las variables de entorno

  1. Crea o edita el archivo .env en la raíz del proyecto y verifica que las siguientes variables estén configuradas correctamente:

ANTHROPIC_API_KEY=""  # Enter your Anthropic API secret key

Paso 2: Instalar dependencias

Opción 1: Configuración con uv (Recomendado)

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

  1. Instala uv, si aún no está instalado:

pip install uv
  1. Crea y activa un entorno virtual:

uv venv
source .venv/bin/activate  # On Windows: .venv\Scripts\activate
  1. Instala las dependencias:

uv pip install -e .
  1. Ejecuta el proyecto

uv run main.py

Opción 2: Configuración sin uv

  1. Crea y activa un entorno virtual:

python -m venv .venv
source .venv/bin/activate  # On Windows: .venv\Scripts\activate
  1. Instala las dependencias:

pip install anthropic python-dotenv prompt-toolkit "mcp[cli]==1.8.0"
  1. Ejecuta el proyecto

python main.py

Uso

Interacción básica

Simplemente escribe tu mensaje y pulsa Intro para chatear con el modelo.

Recuperación de documentos

Usa el símbolo @ seguido de un ID de documento para incluir el contenido del documento en tu consulta:

> Tell me about @deposition.md

Comandos

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

> /summarize deposition.md

Los comandos se autocompletarán al pulsar Tab.

Desarrollo

Añadir nuevos documentos

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

Implementar funciones de MCP

Para implementar completamente las funciones de MCP:

  1. Completa los TODO en mcp_server.py

  2. Implementa la funcionalidad que falta en mcp_client.py

Comprobación de linting y tipado

No hay comprobaciones de linting ni de tipos implementadas.

F
license - not found
Not graded
quality - not tested
C
maintenance

Maintenance

Maintainers
Response time
Release cycle
Releases (12mo)
Commit activity

Resources

Unclaimed servers have limited discoverability.

Looking for Admin?

If you are the server author, to access and configure the admin panel.

Related MCP Servers

View all related MCP servers

Related MCP Connectors

View all MCP Connectors

Latest Blog Posts

MCP directory API

We provide all the information about MCP servers via our MCP API.

curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/TejaswiniChalla-07/MCP-CHAT'

If you have feedback or need assistance with the MCP directory API, please join our Discord server