Unichat MCP-Server in Python

Auch in TypeScript verfügbar

Senden Sie Anfragen an OpenAI, MistralAI, Anthropic, xAI, Google AI, DeepSeek, Alibaba und Inception mithilfe des MCP-Protokolls über ein Tool oder vordefinierte Eingabeaufforderungen. Anbieter-API-Schlüssel erforderlich

Werkzeuge

Der Server implementiert ein Tool:

• unichat : Senden Sie eine Anfrage an unichat

  • Nimmt "Nachrichten" als erforderliche String-Argumente an

  • Gibt eine Antwort zurück

Eingabeaufforderungen

• code_review

  • Überprüfen Sie den Code auf bewährte Methoden, potenzielle Probleme und Verbesserungen

  • Argumente:

    • code (Zeichenfolge, erforderlich): Der zu überprüfende Code"

• document_code

  • Generieren Sie Dokumentation für Code, einschließlich Docstrings und Kommentaren

  • Argumente:

    • code (Zeichenfolge, erforderlich): Der zu kommentierende Code"

• explain_code

  • Erklären Sie im Detail, wie ein Codeteil funktioniert

  • Argumente:

    • code (Zeichenfolge, erforderlich): Der zu erklärende Code"

• code_rework

  • Wenden Sie die gewünschten Änderungen am bereitgestellten Code an

  • Argumente:

    • changes (Zeichenfolge, optional): Die anzuwendenden Änderungen"

    • code (Zeichenfolge, erforderlich): Der zu überarbeitende Code"

Related MCP server: OpenAI API MCP Server

Schnellstart

Installieren

Claude Desktop

Unter MacOS: ~/Library/Application\ Support/Claude/claude_desktop_config.json Unter Windows: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json

Unterstützte Modelle:

Eine Liste der aktuell unterstützten Modelle, die als "SELECTED_UNICHAT_MODEL" verwendet werden können, finden Sie hier . Bitte fügen Sie den entsprechenden API-Schlüssel des Anbieters als "YOUR_UNICHAT_API_KEY" hinzu.

Beispiel:

"env": {
  "UNICHAT_MODEL": "gpt-4o-mini",
  "UNICHAT_API_KEY": "YOUR_OPENAI_API_KEY"
}

Konfiguration von Entwicklungs-/unveröffentlichten Servern

"mcpServers": {
  "unichat-mcp-server": {
    "command": "uv",
    "args": [
      "--directory",
      "{{your source code local directory}}/unichat-mcp-server",
      "run",
      "unichat-mcp-server"
    ],
    "env": {
      "UNICHAT_MODEL": "SELECTED_UNICHAT_MODEL",
      "UNICHAT_API_KEY": "YOUR_UNICHAT_API_KEY"
    }
  }
}

Konfiguration veröffentlichter Server

"mcpServers": {
  "unichat-mcp-server": {
    "command": "uvx",
    "args": [
      "unichat-mcp-server"
    ],
    "env": {
      "UNICHAT_MODEL": "SELECTED_UNICHAT_MODEL",
      "UNICHAT_API_KEY": "YOUR_UNICHAT_API_KEY"
    }
  }
}

Installation über Smithery

So installieren Sie Unichat für Claude Desktop automatisch über Smithery :

npx -y @smithery/cli install unichat-mcp-server --client claude

Entwicklung

Erstellen und Veröffentlichen

So bereiten Sie das Paket für die Verteilung vor:

1. Ältere Builds entfernen:

rm -rf dist

2. Abhängigkeiten synchronisieren und Sperrdatei aktualisieren:

uv sync

3. Erstellen Sie Paketverteilungen:

uv build

Dadurch werden Quell- und Wheel-Distributionen im Verzeichnis dist/ erstellt.

4. Auf PyPI veröffentlichen:

uv publish --token {{YOUR_PYPI_API_TOKEN}}

Debuggen

Da MCP-Server über stdio laufen, kann das Debuggen eine Herausforderung darstellen. Für ein optimales Debugging empfehlen wir dringend die Verwendung des MCP Inspector .

Sie können den MCP Inspector über npm mit diesem Befehl starten:

npx @modelcontextprotocol/inspector uv --directory {{your source code local directory}}/unichat-mcp-server run unichat-mcp-server

Beim Start zeigt der Inspector eine URL an, auf die Sie in Ihrem Browser zugreifen können, um mit dem Debuggen zu beginnen.