CCGLM MCP Server

CCGLM MCP Server

Enables Claude Code (Anthropic Sonnet) to invoke Z.AI's GLM-4.6 model through a secondary Claude instance. Supports code generation, deep analysis, and general queries while maintaining file tracking and secure token management.

Category
访问服务器

README

CCGLM MCP Server

Servidor MCP que permite usar Claude Code con backend GLM de Z.AI desde la instancia principal de Claude Code (Anthropic Sonnet).

🎯 Propósito

Permite a Claude Code (con Sonnet de Anthropic) invocar otra instancia de Claude Code que utiliza los modelos GLM de Z.AI como backend, sin necesidad de cambiar la configuración principal.

🏗️ Arquitectura

Claude Code (Sonnet Anthropic)
    ↓
MCP Tool: mcp__ccglm-mcp__glm_route
    ↓
CCGLM MCP Server
    ↓
Claude CLI con env vars GLM
    ↓
Z.AI GLM API (https://api.z.ai/api/anthropic)
    ↓
Modelo GLM-4.6

📦 Instalación

1. Instalar Dependencias

cd ~/IA/ccglm-mcp
pip install -r requirements.txt

2. Configurar Credentials

Ya está configurado en .env:

GLM_BASE_URL=https://api.z.ai/api/anthropic
GLM_AUTH_TOKEN=5951e8ffb37b4f038ba9a47f49e86ff4.ZYOeeSK1MWARJ8YB

3. Registrar Servidor MCP

Añadir a ~/.claude/settings.json:

{
  "mcpServers": {
    "ccglm-mcp": {
      "command": "python3",
      "args": ["/home/manu/IA/ccglm-mcp/ccglm_mcp_server.py"],
      "timeout": 300000
    }
  }
}

4. Configurar Alias (Opcional)

Añadir a ~/.zshrc:

# Z.AI GLM Integration
export GLM_API_TOKEN="5951e8ffb37b4f038ba9a47f49e86ff4.ZYOeeSK1MWARJ8YB"
alias ccglm='ANTHROPIC_BASE_URL=https://api.z.ai/api/anthropic ANTHROPIC_AUTH_TOKEN=$GLM_API_TOKEN claude --dangerously-skip-permissions -c'

Recargar:

source ~/.zshrc

🛠️ Herramienta Disponible

glm_route

Única herramienta del servidor CCGLM-MCP. Enruta prompt a GLM-4.6 vía Claude CLI con backend Z.AI. Maneja todos los casos de uso: generación de código, análisis profundo y consultas generales.

Uso desde Claude Code:

Usa la herramienta mcp__ccglm-mcp__glm_route con el prompt: "Tu tarea aquí"

Uso con hashtag (configurado en CLAUDE.md):

#ccglm Explica qué es recursión
#ccglm Genera una API REST en Python
#ccglm Analiza este código en detalle

Características:

  • ✅ Generación de código con tracking de archivos
  • ✅ Análisis profundo (timeout 30 minutos)
  • ✅ Consultas generales
  • ✅ Excluye archivos internos (.claude/, .git/, etc.) del tracking

Nota: Usa el modelo GLM-4.6 configurado en ~/.claude/settings.json.

🧪 Testing

Ejecutar tests:

cd ~/IA/ccglm-mcp
python3 test_server.py

Tests incluidos:

  • ✅ File tracking (detección de archivos creados)
  • ✅ Log sanitization (redacción de tokens)
  • ⏸️ Basic prompt (comentado - requiere API call)
  • ⏸️ Code generation (comentado - requiere API call)

🔒 Seguridad

  • Token protegido: Almacenado en .env (gitignored)
  • Logs sanitizados: Token redactado automáticamente en logs
  • Environment isolation: Variables de entorno inyectadas solo en subprocess
  • Permisos: .env debe tener permisos 0600

📊 Logging

Todos los logs van a stderr (no stdout) para no interferir con el protocolo MCP stdio.

Ver logs en tiempo real:

python3 /home/manu/IA/ccglm-mcp/ccglm_mcp_server.py 2>&1 | grep -i glm

Niveles de log:

  • INFO: Operaciones normales
  • WARNING: Situaciones anómalas
  • ERROR: Fallos

⚙️ Configuración Avanzada

Timeouts

Configurados en ccglm_mcp_server.py:

  • DEFAULT_TIMEOUT = 600 (10 minutos)
  • MAX_TIMEOUT = 2400 (40 minutos)

Flags de Claude CLI

El servidor ejecuta Claude CLI con:

claude --dangerously-skip-permissions -c -p
  • --dangerously-skip-permissions: Skip permissions prompts
  • -c: Continue mode
  • -p: Print mode (non-interactive)

🐛 Troubleshooting

Error: "claude command not found"

Verifica que Claude CLI está instalado:

which claude

Si no está, instalar:

npm install -g @anthropic-ai/claude-code

Error: "GLM authentication failed"

Verifica que el token en .env es correcto y está activo.

Timeout errors

Si GLM tarda mucho, aumenta los timeouts en ccglm_mcp_server.py.

No aparece en herramientas MCP

  1. Verifica registro en ~/.claude/settings.json
  2. Reinicia Claude Code
  3. Verifica logs: python3 ccglm_mcp_server.py

📝 Uso desde Terminal

Además del servidor MCP, puedes usar GLM directamente desde terminal con el alias:

# Uso interactivo
ccglm

# Con prompt directo
echo "Explain recursion" | ccglm

🔄 Actualización

Para actualizar el servidor:

cd ~/IA/ccglm-mcp
git pull  # Si está en git
pip install -r requirements.txt --upgrade

Reiniciar Claude Code para recargar el servidor MCP.

📚 Referencias

🤝 Créditos

  • Basado en patrón de ccr-mcp
  • Integración con Z.AI GLM API
  • Implementado como parte del ecosistema Claude hybrid system

📄 Licencia

Uso interno - No redistribuir con credentials

推荐服务器

Baidu Map

Baidu Map

百度地图核心API现已全面兼容MCP协议,是国内首家兼容MCP协议的地图服务商。

官方
精选
JavaScript
Playwright MCP Server

Playwright MCP Server

一个模型上下文协议服务器,它使大型语言模型能够通过结构化的可访问性快照与网页进行交互,而无需视觉模型或屏幕截图。

官方
精选
TypeScript
Magic Component Platform (MCP)

Magic Component Platform (MCP)

一个由人工智能驱动的工具,可以从自然语言描述生成现代化的用户界面组件,并与流行的集成开发环境(IDE)集成,从而简化用户界面开发流程。

官方
精选
本地
TypeScript
Audiense Insights MCP Server

Audiense Insights MCP Server

通过模型上下文协议启用与 Audiense Insights 账户的交互,从而促进营销洞察和受众数据的提取和分析,包括人口统计信息、行为和影响者互动。

官方
精选
本地
TypeScript
VeyraX

VeyraX

一个单一的 MCP 工具,连接你所有喜爱的工具:Gmail、日历以及其他 40 多个工具。

官方
精选
本地
graphlit-mcp-server

graphlit-mcp-server

模型上下文协议 (MCP) 服务器实现了 MCP 客户端与 Graphlit 服务之间的集成。 除了网络爬取之外,还可以将任何内容(从 Slack 到 Gmail 再到播客订阅源)导入到 Graphlit 项目中,然后从 MCP 客户端检索相关内容。

官方
精选
TypeScript
Kagi MCP Server

Kagi MCP Server

一个 MCP 服务器,集成了 Kagi 搜索功能和 Claude AI,使 Claude 能够在回答需要最新信息的问题时执行实时网络搜索。

官方
精选
Python
e2b-mcp-server

e2b-mcp-server

使用 MCP 通过 e2b 运行代码。

官方
精选
Neon MCP Server

Neon MCP Server

用于与 Neon 管理 API 和数据库交互的 MCP 服务器

官方
精选
Exa MCP Server

Exa MCP Server

模型上下文协议(MCP)服务器允许像 Claude 这样的 AI 助手使用 Exa AI 搜索 API 进行网络搜索。这种设置允许 AI 模型以安全和受控的方式获取实时的网络信息。

官方
精选