Grok MCP 插件

一个模型上下文协议 (MCP) 插件，可直接从 Cline 无缝访问 Grok AI 的强大功能。

功能特性

此插件通过 MCP 接口公开了三个强大的工具：

1. 聊天补全 - 使用 Grok 的语言模型生成文本回复
2. 图像理解 - 使用 Grok 的视觉能力分析图像
3. 函数调用 - 使用 Grok 根据用户输入调用函数

前提条件

• Node.js (v16 或更高版本)
• 一个 Grok AI API 密钥 (从 console.x.ai 获取)
• 支持 MCP 的 Cline

安装

1. 克隆此仓库：

   git clone https://github.com/Bob-lance/grok-mcp.git
   cd grok-mcp
   

2. 安装依赖项：

   npm install
   

3. 构建项目：

   npm run build
   

4. 将 MCP 服务器添加到您的 Cline MCP 设置：

   对于 VSCode Cline 扩展，编辑以下文件：

   ~/Library/Application Support/Code/User/globalStorage/saoudrizwan.claude-dev/settings/cline_mcp_settings.json
   

   添加以下配置：

   {
     "mcpServers": {
       "grok-mcp": {
         "command": "node",
         "args": ["/path/to/grok-mcp/build/index.js"],
         "env": {
           "XAI_API_KEY": "your-grok-api-key"
         },
         "disabled": false,
         "autoApprove": []
       }
     }
   }
   

   将 /path/to/grok-mcp 替换为您的安装的实际路径，并将 your-grok-api-key 替换为您的 Grok AI API 密钥。

用法

安装和配置完成后，Grok MCP 插件提供了三个可以在 Cline 中使用的工具：

聊天补全

使用 Grok 的语言模型生成文本回复：

<use_mcp_tool>
<server_name>grok-mcp</server_name>
<tool_name>chat_completion</tool_name>
<arguments>
{
  "messages": [
    {
      "role": "system",
      "content": "You are a helpful assistant."
    },
    {
      "role": "user",
      "content": "Hello, what can you tell me about Grok AI?"
    }
  ],
  "temperature": 0.7
}
</arguments>
</use_mcp_tool>

图像理解

使用 Grok 的视觉能力分析图像：

<use_mcp_tool>
<server_name>grok-mcp</server_name>
<tool_name>image_understanding</tool_name>
<arguments>
{
  "image_url": "https://example.com/image.jpg",
  "prompt": "What is shown in this image?"
}
</arguments>
</use_mcp_tool>

您还可以使用 base64 编码的图像：

<use_mcp_tool>
<server_name>grok-mcp</server_name>
<tool_name>image_understanding</tool_name>
<arguments>
{
  "base64_image": "base64-encoded-image-data",
  "prompt": "What is shown in this image?"
}
</arguments>
</use_mcp_tool>

函数调用

使用 Grok 根据用户输入调用函数：

<use_mcp_tool>
<server_name>grok-mcp</server_name>
<tool_name>function_calling</tool_name>
<arguments>
{
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "What's the weather like in San Francisco?"
    }
  ],
  "tools": [
    {
      "type": "function",
      "function": {
        "name": "get_weather",
        "description": "Get the current weather in a given location",
        "parameters": {
          "type": "object",
          "properties": {
            "location": {
              "type": "string",
              "description": "The city and state, e.g. San Francisco, CA"
            },
            "unit": {
              "type": "string",
              "enum": ["celsius", "fahrenheit"],
              "description": "The unit of temperature to use"
            }
          },
          "required": ["location"]
        }
      }
    }
  ]
}
</arguments>
</use_mcp_tool>

API 参考

聊天补全

使用 Grok AI 聊天补全生成回复。

参数：

• messages (必需): 包含角色和内容的 message 对象数组
• model (可选): 要使用的 Grok 模型 (默认为 grok-2-latest)
• temperature (可选): 采样温度 (0-2，默认为 1)
• max_tokens (可选): 要生成的最大 token 数 (默认为 16384)

图像理解

使用 Grok AI 视觉能力分析图像。

参数：

• prompt (必需): 伴随图像的文本提示
• image_url (可选): 要分析的图像的 URL
• base64_image (可选): Base64 编码的图像数据 (不带 data:image 前缀)
• model (可选): 要使用的 Grok 视觉模型 (默认为 grok-2-vision-latest)

注意：必须提供 image_url 或 base64_image 之一。

函数调用

使用 Grok AI 根据用户输入调用函数。

参数：

• messages (必需): 包含角色和内容的 message 对象数组
• tools (必需): 包含类型、函数名称、描述和参数的 tool 对象数组
• tool_choice (可选): 工具选择模式 (auto, required, none，默认为 auto)
• model (可选): 要使用的 Grok 模型 (默认为 grok-2-latest)

开发

项目结构

• src/index.ts - 主要服务器实现
• src/grok-api-client.ts - Grok API 客户端实现

构建

npm run build

运行

XAI_API_KEY="your-grok-api-key" node build/index.js

许可证

此项目根据 MIT 许可证获得许可 - 有关详细信息，请参阅 LICENSE 文件。

致谢

• 模型上下文协议
• Grok AI