ChatWithMCP
A terminal-based chat client for Anthropic's Claude with MCP server integration, featuring automatic tool calling, streaming, extended thinking, and built-in prompt generation/evaluation capabilities.
README
ChatWithMCP
Ein Kommandozeilen-Chat-Client für Claude (Anthropic) mit Anbindung an eigene und externe MCP-Server. Der Chat läuft direkt im Terminal, ruft Tools automatisch (oder nach Rückfrage) auf und bringt ein eingebautes System zum Generieren und Bewerten von Prompt-Varianten mit.
Features
- Interaktiver Chat im Terminal (OpenAI-kompatible API,
openai-SDK gegen Anthropic-Endpoint) - Anbindung eines lokalen MCP-Servers (
mcp-server/) mit eigenen Tools - Optionale Anbindung des offiziellen GitHub MCP Servers über Docker
- Drei Ausführungs-Modi für Tool-Aufrufe:
auto,approve(Rückfrage) undplan(nur Plan, keine Ausführung) - Streaming-Antworten und Extended Thinking (optional zuschaltbar)
- Tools einzeln oder komplett de-/aktivierbar
- Dateien per
/attachin den Chat-Kontext laden - Prompt-Generierung und -Evaluierung über eigene MCP-Tools (siehe PROMPT_EVALUATION.md)
Voraussetzungen
- Node.js (ESM/
type: module, siehepackage.json) - Ein Anthropic API-Key
- Optional: Docker (nur für den GitHub-MCP-Server) und ein GitHub Personal Access Token
- Optional: ein Tavily API-Key (für die
web_search-Tool)
Installation
npm install
Konfiguration
Lege eine .env-Datei im Projektwurzelverzeichnis an (wird von .gitignore ausgeschlossen):
ANTHROPIC_API_KEY=dein-anthropic-api-key
BASE_URL=https://api.anthropic.com/v1
TAVILY_API_KEY=dein-tavily-api-key
GITHUB_PERSONAL_ACCESS_TOKEN=dein-github-token
ANTHROPIC_API_KEY/BASE_URL— werden für den Chat-Client und dasgenerate_prompts-Tool benötigtTAVILY_API_KEY— nur nötig für dasweb_search-ToolGITHUB_PERSONAL_ACCESS_TOKEN— nur nötig, wenn der GitHub-MCP-Server (via Docker) genutzt werden soll
Allgemeine Einstellungen (Modell, Token-Limits, Basisverzeichnis für /attach, GitHub-Toolsets) stehen in config.mjs.
Nutzung
Chat starten:
npm start
Der lokale MCP-Server (mcp-server/server.mjs) wird dabei automatisch als Subprozess gestartet. Der GitHub-MCP-Server wird optional über Docker verbunden — schlägt das fehl, läuft der Chat ohne GitHub-Tools weiter.
Den MCP-Server lässt sich auch unabhängig starten (z. B. zum Testen mit einem MCP-Inspector):
npm run mcp-server
Befehle im Chat
Allgemein
/system TEXT— System-Prompt setzen/nosystem— System-Prompt entfernen/clear— Chat-Verlauf löschenexit— Chat beenden
Tool-Verwaltung
/tools— verfügbare Tools mit Status anzeigen/disable-tool <name>//enable-tool <name>— einzelnes Tool de-/aktivieren/disable-all-tools//enable-all-tools— alle Tools de-/aktivieren
Chat-Optionen
/options— aktuelle Einstellungen anzeigen/enable-streaming//disable-streaming— Streaming umschalten (deaktiviert währenddessen alle Tools)/enable-thinking//disable-thinking— Extended Thinking umschalten
Ausführungs-Modus
/plan-mode— Modell liefert nur einen Plan, führt keine Tools aus/auto-mode— Tools werden ohne Rückfrage ausgeführt (Standard)/auto-approve— vor jedem Tool-Aufruf muss bestätigt werden/mode— aktuellen Modus anzeigen
Dateien
/attach <pfad>— Datei einlesen und dem Chat-Verlauf hinzufügen (relative Pfade werden gegenconfig.attachBaseDiraufgelöst)
Prompt Evaluation
/generate-prompts <count> <prompt> [--style=formal|casual|technical|creative|concise]/evaluate-prompts/prompts/clear-prompts
Details dazu in PROMPT_EVALUATION.md.
Verfügbare MCP-Tools
Der lokale MCP-Server (mcp-server/tools/) stellt u. a. folgende Tools bereit:
| Tool | Beschreibung |
|---|---|
get_current_date / get_current_time |
Liefert aktuelles Datum bzw. aktuelle Uhrzeit |
get_weather |
Wetterabfrage |
web_search |
Websuche (benötigt TAVILY_API_KEY) |
fetch_page |
Lädt eine Webseite und wandelt sie in Text um |
read_file / save_to_file |
Dateien lesen bzw. schreiben |
list_directory |
Verzeichnisinhalt auflisten |
ssh_execute |
Befehle auf einem entfernten Host per SSH ausführen |
get_network_info |
Netzwerkschnittstellen, Subnetze und DNS-Server des Rechners anzeigen |
discover_network_hosts |
Aktive Hosts im lokalen IP-Netzwerk per TCP-Connect-Scan finden |
generate_prompts / evaluate_prompts |
Prompt-Varianten erzeugen und bewerten |
Über den optionalen GitHub-MCP-Server stehen zusätzlich Tools für Repos, Issues, Pull Requests und Actions zur Verfügung (siehe config.mjs → github.toolsets).
Projektstruktur
chat.mjs CLI-Chat-Client
config.mjs Konfiguration (Modell, Token-Limits, GitHub-Optionen)
mcp-server/
server.mjs MCP-Server (stdio)
tools/ Einzelne Tool-Implementierungen
output/ Ablage für generierte Dateien (z. B. über save_to_file)
PROMPT_EVALUATION.md Dokumentation des Prompt-Evaluation-Systems
推荐服务器
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
e2b-mcp-server
使用 MCP 通过 e2b 运行代码。
Neon MCP Server
用于与 Neon 管理 API 和数据库交互的 MCP 服务器
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。