Servidor MCP de Quickchat AI

El servidor MCP ( Protocolo de contexto de modelo ) de Quickchat AI le permite a cualquier persona conectar su agente de Quickchat AI a su aplicación de AI favorita, como Claude Desktop, Cursor, VS Code, Windsurf y más .

Inicio rápido

1. Crea una cuenta de Quickchat AI y comienza una prueba de 7 días de cualquier plan.

2. Configure la base de conocimientos, las capacidades y la configuración de su IA.

3. Ve a la página del MCP para activarlo. Indica su nombre , descripción y (opcional) comando . Son importantes: las aplicaciones de IA necesitan saber cuándo contactar con tu IA, cuáles son sus capacidades y conocimientos.

4. ¡Listo! ¡Ya puedes probar tu IA de Quickchat con cualquier app de IA y mostrársela al mundo!

Related MCP server: MCP OpenAI Server

Enlaces útiles

• Vídeo de inicio rápido youtube.com/watch?v=JE3dNiyZO8w

• Entrada de blog de inicio rápido: quickchat.ai/post/how-to-launch-your-quickchat-ai-mcp

• Explicación del MCP (Protocolo de Contexto de Modelo): quickchat.ai/post/mcp-explained

• El paquete Quickchat AI MCP en PyPI: pypi.org/project/quickchat-ai-mcp

• El repositorio de GitHub de Quickchat AI MCP: github.com/quickchatai/quickchat-ai-mcp

Requisito previo

Instalar uv usando:

curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

o lee más aquí .

Prueba con Claude Desktop

Configuración

Ve a Settings > Developer > Edit configuración. Abre el archivo claude_desktop_config.json en un editor de texto. Si estás empezando, el archivo se verá así:

{
  "mcpServers": {}
}

Aquí puedes definir todos los MCP a los que Claude Desktop tiene acceso. Así es como se agrega tu MCP de Quickchat AI:

{
  "mcpServers": {
    "< QUICKCHAT AI MCP NAME >": {
      "command": "uvx",
      "args": ["quickchat-ai-mcp"],
      "env": {
        "SCENARIO_ID": "< QUICKCHAT AI SCENARIO ID >",
        "API_KEY": "< QUICKCHAT AI API KEY >"
      }
    }
  }
}

Vaya a la Quickchat AI app > MCP > Integration para encontrar el fragmento anterior con los valores de Nombre de MCP, SCENARIO_ID y API_KEY completos.

Prueba con cursor

Configuración

Vaya a Settings > Cursor Settings > MCP > Add new global MCP server e incluya el fragmento de MCP de Quickchat AI:

{
  "mcpServers": {
    "< QUICKCHAT AI MCP NAME >": {
      "command": "uvx",
      "args": ["quickchat-ai-mcp"],
      "env": {
        "SCENARIO_ID": "< QUICKCHAT AI SCENARIO ID >",
        "API_KEY": "< QUICKCHAT AI API KEY >"
      }
    }
  }
}

Como antes, puede encontrar valores para el nombre de MCP, SCENARIO_ID y API_KEY en Quickchat AI app > MCP > Integration .

Prueba con otras aplicaciones de IA

Es probable que otras aplicaciones de IA requieran la misma configuración, pero los pasos para incluirla en la aplicación serán diferentes. Ampliaremos este archivo README a medida que avancemos.

¡Lanza tu Quickchat AI MCP al mundo!

⛔️ Do not publish your Quickchat API key to your users!

Una vez que estés listo para permitir que otros usuarios conecten tu MCP de Quickchat AI a sus apps de IA, ¡comparte el fragmento de configuración con ellos! Sin embargo, debes asegurarte de que puedan usar tu MCP de Quickchat AI sin tu clave API de Quickchat . Así es como se hace:

1. En la página MCP de la aplicación Quickchat, desactive la opción Requerir clave API .

2. Comparte el fragmento de configuración sin la clave API :

{
  "mcpServers": {
    "< QUICKCHAT AI MCP NAME >": {
      "command": "uvx",
      "args": ["quickchat-ai-mcp"],
      "env": {
        "SCENARIO_ID": "< QUICKCHAT AI SCENARIO ID >"
      }
    }
  }
}

Características interesantes

• Puedes controlar todos los aspectos de tu MCP desde el panel de Quickchat AI. Con un solo clic, el cambio se implementará . Esto incluye el nombre y la descripción del MCP; tus usuarios solo tienen que actualizar su conexión al MCP.

• Consulta todas las conversaciones en la bandeja de entrada de QuickChat. Recuerda: estos no serán los mensajes exactos que tus usuarios envían a su aplicación de IA, sino la transcripción de la interacción IA <> IA entre su aplicación de IA y la IA de QuickChat. 🤯

• A diferencia de la mayoría de las implementaciones de MCP, esta no es una herramienta estática entregada a una IA. Es una forma abierta de enviar mensajes a los agentes de IA de Quickchat que crees. 🙌

Corriendo desde la fuente

Depuración con el inspector MCP

uv run mcp dev src/__main__.py

Depuración con Claude Desktop, Cursor u otras aplicaciones de IA

Utilice la siguiente configuración JSON:

{
  "mcpServers": {
    "< QUICKCHAT AI MCP NAME >": {
      "command": "uv",
      "args": [
        "run",
        "--with",
        "mcp[cli]",
        "--with",
        "requests",
        "mcp",
        "run",
        "< YOUR PATH>/quickchat-ai-mcp/src/__main__.py"
      ],
      "env": {
        "SCENARIO_ID": "< QUICKCHAT AI SCENARIO ID >",
        "API_KEY": "< QUICKCHAT AI API KEY >"
      }
    }
  }
}

Pruebas

Asegúrese de que su código esté correctamente formateado y que todas las pruebas pasen:

ruff check --fix
ruff format
uv run pytest

Historial de estrellas de GitHub