Сервер Quickchat AI MCP
Сервер Quickchat AI MCP ( Model Context Protocol ) позволяет любому пользователю подключать вашего агента Quickchat AI к своему любимому приложению ИИ, такому как Claude Desktop, Cursor, VS Code, Windsurf и другим .
Быстрый старт
Создайте учетную запись Quickchat AI и начните 7-дневную пробную версию любого плана.
Настройте базу знаний, возможности и параметры вашего ИИ.
Перейдите на страницу MCP, чтобы активировать свой MCP. Дайте ему Имя , Описание и (необязательно) Команду . Они важны — приложения ИИ должны понимать, когда связываться с вашим ИИ, каковы его возможности и знания.
Вот и все! Теперь вы готовы протестировать свой ИИ Quickchat через любое приложение ИИ и показать его миру!
Related MCP server: AgentCraft MCP Server
Полезные ссылки
Видеоурок по быстрому старту youtube.com/watch?v=JE3dNiyZO8w
Запись в блоге Quickstart: quickchat.ai/post/how-to-launch-your-quickchat-ai-mcp
Объяснение MCP (протокола контекста модели): quickchat.ai/post/mcp-explained
Пакет Quickchat AI MCP на PyPI: pypi.org/project/quickchat-ai-mcp
Репозиторий Quickchat AI MCP GitHub: github.com/quickchatai/quickchat-ai-mcp
Предпосылки
Установите uv с помощью:
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | shили читайте подробнее здесь .
Тест с Claude Desktop
Конфигурация
Перейдите в Settings > Developer > Edit конфигурацию. Откройте файл claude_desktop_config.json в текстовом редакторе. Если вы только начинаете, файл будет выглядеть так:
{
"mcpServers": {}
}Здесь вы можете определить все MCP, к которым ваш Claude Desktop имеет доступ. Вот как вы добавляете свой Quickchat AI MCP:
{
"mcpServers": {
"< QUICKCHAT AI MCP NAME >": {
"command": "uvx",
"args": ["quickchat-ai-mcp"],
"env": {
"SCENARIO_ID": "< QUICKCHAT AI SCENARIO ID >",
"API_KEY": "< QUICKCHAT AI API KEY >"
}
}
}
}Перейдите в Quickchat AI app > MCP > Integration , чтобы найти приведенный выше фрагмент со значениями MCP Name, SCENARIO_ID и API_KEY.
Тест с курсором
Конфигурация
Перейдите в Settings > Cursor Settings > MCP > Add new global MCP server и включите фрагмент Quickchat AI MCP:
{
"mcpServers": {
"< QUICKCHAT AI MCP NAME >": {
"command": "uvx",
"args": ["quickchat-ai-mcp"],
"env": {
"SCENARIO_ID": "< QUICKCHAT AI SCENARIO ID >",
"API_KEY": "< QUICKCHAT AI API KEY >"
}
}
}
}Как и прежде, значения для MCP Name, SCENARIO_ID и API_KEY можно найти в Quickchat AI app > MCP > Integration .
Тестируйте с другими приложениями ИИ
Другие приложения AI, скорее всего, потребуют той же конфигурации, но фактические шаги по включению его в само приложение будут другими. Мы будем расширять этот README по мере продвижения.
Запустите свой Quickchat AI MCP по всему миру!
⛔️ Do not publish your Quickchat API key to your users!Когда вы будете готовы разрешить другим пользователям подключать ваш Quickchat AI MCP к своим приложениям AI, поделитесь с ними фрагментом конфигурации! Однако вам нужно убедиться, что они могут использовать ваш Quickchat AI MCP без вашего ключа API Quickchat . Вот как это сделать:
На странице MCP приложения Quickchat установите переключатель «Требовать ключ API» в положение ВЫКЛ .
Поделитесь фрагментом конфигурации без ключа API :
{
"mcpServers": {
"< QUICKCHAT AI MCP NAME >": {
"command": "uvx",
"args": ["quickchat-ai-mcp"],
"env": {
"SCENARIO_ID": "< QUICKCHAT AI SCENARIO ID >"
}
}
}
}Интересные функции
Вы можете контролировать все аспекты вашего MCP с панели управления Quickchat AI. Один щелчок, и ваши изменения развернуты . Это включает имя и описание MCP — все, что нужно сделать вашим пользователям, это обновить свое подключение к MCP.
Просматривайте все разговоры в папке «Входящие» Quickchat. Помните: это будут не точные сообщения, которые ваши пользователи отправляют в свое приложение AI, а скорее расшифровка взаимодействия AI <> AI между их приложением AI и вашим Quickchat AI. 🤯
В отличие от большинства реализаций MCP, это не статический инструмент, переданный ИИ. Это открытый способ отправки сообщений агентам Quickchat AI, которых вы создаете. 🙌
Запуск из источника
Отладка с помощью MCP-инспектора
uv run mcp dev src/__main__.pyОтладка с помощью Claude Desktop, Cursor или других приложений ИИ
Используйте следующую конфигурацию 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 >"
}
}
}
}Тестирование
Убедитесь, что ваш код правильно отформатирован и все тесты пройдены:
ruff check --fix
ruff format
uv run pytest