Unichat MCP-Server in TypeScript

Auch in Python verfügbar

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

Sowohl STDIO- als auch SSE-Transportmechanismen werden über Argumente unterstützt.

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

Entwicklung

Installieren Sie Abhängigkeiten:

npm install

Erstellen Sie den Server:

npm run build

Für die Entwicklung mit automatischem Rebuild:

npm run watch

Ausführen von Evaluierungen

Das Evals-Paket lädt einen MCP-Client, der anschließend die Datei index.ts ausführt, sodass zwischen den Tests kein Neuaufbau erforderlich ist. Sie können Umgebungsvariablen laden, indem Sie dem Befehl npx voranstellen. Die vollständige Dokumentation finden Sie hier .

OPENAI_API_KEY=your-key  npx mcp-eval src/evals/evals.ts src/server.ts

Installation

Installation über Smithery

So installieren Sie den Unichat MCP-Server für Claude Desktop automatisch über Smithery :

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

Manuelle Installation

Zur Verwendung mit Claude Desktop fügen Sie die Serverkonfiguration hinzu:

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

Lokal ausführen:

{
  "mcpServers": {
    "unichat-ts-mcp-server": {
      "command": "node",
      "args": [
        "{{/path/to}}/unichat-ts-mcp-server/build/index.js"
      ],
      "env": {
        "UNICHAT_MODEL": "YOUR_PREFERRED_MODEL_NAME",
        "UNICHAT_API_KEY": "YOUR_VENDOR_API_KEY"
      }
    }
}

Lauf veröffentlicht:

{
  "mcpServers": {
    "unichat-ts-mcp-server": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "unichat-ts-mcp-server"
      ],
      "env": {
        "UNICHAT_MODEL": "YOUR_PREFERRED_MODEL_NAME",
        "UNICHAT_API_KEY": "YOUR_VENDOR_API_KEY"
      }
    }
}

Läuft standardmäßig in STDIO oder mit dem Argument --stdio . Für die Ausführung in SSE fügen Sie das Argument --sse hinzu.

npx -y unichat-ts-mcp-server --sse

Unterstützte Modelle:

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

Beispiel:

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

Debuggen

Da MCP-Server über stdio kommunizieren, kann das Debuggen eine Herausforderung darstellen. Wir empfehlen die Verwendung des MCP Inspector , der als Paketskript verfügbar ist:

npm run inspector

Der Inspector stellt eine URL für den Zugriff auf Debugging-Tools in Ihrem Browser bereit.

Wenn beim Testen im SSE-Modus Timeouts auftreten, ändern Sie die Anforderungs-URL auf der Inspector-Schnittstelle in: http://localhost:3001/sse?timeout=600000