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 Anthropic API. La aplicación admite recuperación de documentos, indicaciones basadas en comandos e integraciones de herramientas extensibles mediante la arquitectura MCP (Model Control Protocol). https://anthropic.skilljar.com/claude-with-the-anthropic-api/

Herramientas: Controladas por el modelo: Claude decide cuándo llamarlas. Claude utiliza los resultados. Se utilizan para:

• dar funcionalidad adicional a Claude

Recursos: Controlados por la aplicación: Nuestra aplicación decide cuándo llamarlos. Los resultados los utiliza principalmente nuestra aplicación. Se utilizan para

• Obtener datos para nuestra aplicación

• Añadir contexto a los mensajes

Prompts: Controlados por el usuario: El usuario decide cuándo utilizarlos. Se utilizan para:

• Flujos de trabajo predefinidos que se ejecutan según la entrada del usuario, como un comando de barra, un clic en un botón o una opción de menú.

Requisitos previos

• Python 3.9+

• Clave de la Anthropic API

Related MCP server: MCP Chat 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 las dependencias

Opción 1: Configuración con uv (Recomendada)

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

1. Instala uv, si aún no está instalado:

pip install uv

2. Crea y activa un entorno virtual:

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

3. Instala las dependencias:

uv pip install -e .

4. 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

2. Instala las dependencias:

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

3. Ejecuta el proyecto

uv run main.py

O

python main.py

Para ver el MCP Web inspector y depurar los cambios en tu mcp_server.py, ejecuta:

uv run mcp dev mcp_server.py

Uso

Interacción básica

Simplemente escribe tu mensaje y pulsa Enter 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 cuando pulses 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 TODOs en mcp_server.py

2. Implementa la funcionalidad que falta en mcp_client.py

Comprobación de linting y tipado

No hay comprobaciones de lint ni de tipos implementadas.