Unichat MCP Server 使用TypeScript编写

也提供 Python 版本

<h4 align="center"> <a href="https://glama.ai/mcp/servers/ub2u8wtbbv"><img width="380" height="200" src="https://gips0.baidu.com/it/u=1094810617,1272724745&fm=3081&app=3081&f=PNG?w=760&h=400" alt="unichat-ts-mcp-server MCP server" /></a> <a href="https://mseep.ai/app/amidabuddha-unichat-ts-mcp-server"><img width="380" height="200" src="https://gips0.baidu.com/it/u=3415939538,2568233097&fm=3081&app=3081&f=PNG?w=520&h=180" alt="MseeP.ai Security Assessment Badge" /></a> <a href="https://smithery.ai/server/unichat-ts-mcp-server"><br> <img src="https://smithery.ai/badge/unichat-ts-mcp-server" alt="Smithery Server Installations" /> </a> </h4>

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

支持通过参数传递的 STDIO 和 SSE 传输机制。

工具

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
  • 审查代码的最佳实践、潜在问题和改进
  • 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
  • 应用请求的更改到提供的代码
  • 参数：
    • changes (字符串，可选)：要应用的更改
    • code (字符串，必需)：要重构的代码

开发

安装依赖项：

npm install

构建服务器：

npm run build

开发时自动重建：

npm run watch

运行评估

评估包加载一个 mcp 客户端，然后运行 index.ts 文件，因此在测试之间无需重新构建。您可以通过在 npx 命令前缀中加载环境变量。完整的文档可以在这里找到 这里。

OPENAI_API_KEY=your-key  npx mcp-eval src/evals/evals.ts src/server.ts

安装

通过 Smithery 安装

要通过 Smithery 自动安装 Unichat MCP Server 到 Claude Desktop：

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

手动安装

要在 Claude Desktop 中使用，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"
      }
    }
}

发布运行：

{
  "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 运行或通过参数 --stdio 运行。要在 SSE 模式下运行，请添加参数 --sse

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

支持的模型：

可以在此处找到当前支持的模型列表 这里。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 通信，调试可能会很困难。我们推荐使用 MCP Inspector，它作为一个包脚本可用：

npm run inspector

Inspector 将提供一个 URL，以便在浏览器中访问调试工具。

如果在 SSE 模式测试期间遇到超时，请在 Inspector 界面中更改请求 URL 至：http://localhost:3001/sse?timeout=600000