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Glama

chathook — AI 对话钩子 MCP Server

在 AI 完成任务后弹出原生输入对话框,让用户直接输入回复,保持对话不中断,直到用户明确结束。

工作原理

用户提问 → AI 处理任务 → AI 调用 chat_hook 工具
                                    ↓
                    弹出原生桌面对话框(输入框 + 提交按钮 + 倒计时)
                                    ↓
                     用户输入回复 / 关闭对话框结束
                                    ↓
                    工具返回用户输入 → AI 继续处理
                                    ↓
                        AI 再次调用 chat_hook ...
                                    ↓
                      用户关闭对话框 → 工具返回结束信号
                                    ↓
                         AI 结束回合,对话完成

安装

方式一:npx 从 npm 安装(推荐)

在 MCP 客户端的配置中添加:

{
  "mcpServers": {
    "chathook": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "mcp-chathook"]
    }
  }
}

方式二:npx 从 GitHub 安装

{
  "mcpServers": {
    "chathook": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "github:kedaya2025/mcp-chathook"]
    }
  }
}

方式三:本地运行

git clone https://github.com/kedaya2025/mcp-chathook.git
cd mcp-chathook
npm install
npm run build
{
  "mcpServers": {
    "chathook": {
      "command": "node",
      "args": ["<path-to>/mcp-chathook/dist/index.js"]
    }
  }
}

使用方法

系统提示词配置

在 AI Agent 的系统提示词 / 自定义指令中添加:

所有对话或任务结束时,都必须调用 chathook 工具来向用户确认工作进程,
除非用户结束该工具的调用视为任务完成不再调用。

License

MIT

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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/kedaya2025/mcp-chathook'

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