Unichat MCP 服务器 (TypeScript)

另有 Python 版本

<h4 align="center"> <a href="https://glama.ai/mcp/servers/ub2u8wtbbv"><img width="380" height="200" src="https://glama.ai/mcp/servers/ub2u8wtbbv/badge" alt="unichat-ts-mcp-server MCP 服务器" /></a> <a href="https://smithery.ai/server/unichat-ts-mcp-server"><br> <img src="https://smithery.ai/badge/unichat-ts-mcp-server" alt="Smithery 服务器安装量" /> </a> </h4>

通过工具或预定义的提示，使用 MCP 协议向 OpenAI、MistralAI、Anthropic、xAI、Google AI 或 DeepSeek 发送请求。需要供应商 API 密钥。

通过参数支持 STDIO 和 SSE 传输机制。

工具

该服务器实现了一个工具：

• unichat: 向 unichat 发送请求
  • 接受 "messages" 作为必需的字符串参数
  • 返回响应

提示

• code_review
  • 审查代码，找出最佳实践、潜在问题和改进之处
  • 参数：
    • code (字符串，必需): 要审查的代码"
• document_code
  • 为代码生成文档，包括文档字符串和注释
  • 参数：
    • code (字符串，必需): 要添加注释的代码"
• explain_code
  • 详细解释一段代码的工作原理
  • 参数：
    • code (字符串，必需): 要解释的代码"
• code_rework
  • 将请求的更改应用于提供的代码
  • 参数：
    • changes (字符串，可选): 要应用的更改"
    • code (字符串，必需): 要修改的代码"

开发

安装依赖项：

npm install

构建服务器：

npm run build

用于自动重建的开发：

npm run watch

安装

通过 Smithery 安装

要通过 Smithery 为 Claude Desktop 自动安装 Unichat MCP 服务器：

npx -y @smithery/cli install unichat-ts-mcp-server --client claude

手动安装

要与 Claude Desktop 一起使用，请添加服务器配置：

在 MacOS 上：~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json 在 Windows 上：%APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json

本地运行：

{
  "mcpServers": {
    "unichat-ts-mcp-server": {
      "command": "node",
      "args": [
        "{{/path/to}}/unichat-ts-mcp-server/build/index.js"
      ],
      "env": {
        "UNICHAT_MODEL": "YOUR_PREFERRED_MODEL_NAME",
        "UNICHAT_API_KEY": "YOUR_VENDOR_API_KEY"
      }
    }
}

运行已发布版本：

{
  "mcpServers": {
    "unichat-ts-mcp-server": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "unichat-ts-mcp-server"
      ],
      "env": {
        "UNICHAT_MODEL": "YOUR_PREFERRED_MODEL_NAME",
        "UNICHAT_API_KEY": "YOUR_VENDOR_API_KEY"
      }
    }
}

默认情况下在 STDIO 中运行，或使用参数 --stdio。 要在 SSE 中运行，请添加参数 --sse

npx -y unichat-ts-mcp-server --sse

支持的模型：

可在此处找到可用作 "YOUR_PREFERRED_MODEL_NAME" 的当前支持的模型列表：here。 请确保添加相关的供应商 API 密钥作为 "YOUR_VENDOR_API_KEY"

示例：

"env": {
  "UNICHAT_MODEL": "gpt-4o-mini",
  "UNICHAT_API_KEY": "YOUR_OPENAI_API_KEY"
}

调试

由于 MCP 服务器通过 stdio 进行通信，因此调试可能具有挑战性。 我们建议使用 MCP Inspector，它作为包脚本提供：

npm run inspector

Inspector 将提供一个 URL，用于访问浏览器中的调试工具。

如果在 SSE 模式下测试期间遇到超时，请将检查器界面上的请求 URL 更改为：http://localhost:3001/sse?timeout=600000