TypeScript での Unichat MCP サーバー
Pythonでも利用可能
ツールまたは事前定義されたプロンプトを介して、MCPプロトコルを使用してOpenAI、MistralAI、Anthropic、xAI、Google AI、またはDeepSeekにリクエストを送信します。ベンダーAPIキーが必要です。
STDIO と SSE の両方のトランスポート メカニズムが引数を介してサポートされます。
ツール
サーバーは 1 つのツールを実装します。
unichat
: unichatにリクエストを送信する- 必須の文字列引数として「messages」を受け取ります
- 応答を返す
プロンプト
code_review
- ベストプラクティス、潜在的な問題、改善点についてコードをレビューする
- 引数:
code
(文字列、必須): レビューするコード
document_code
- docstring やコメントを含むコードのドキュメントを生成する
- 引数:
code
(文字列、必須): コメントするコード
explain_code
- コードがどのように動作するかを詳しく説明する
- 引数:
code
(文字列、必須): 説明するコード
code_rework
- 提供されたコードに要求された変更を適用する
- 引数:
changes
(文字列、オプション): 適用する変更code
(文字列、必須): 再作業するコード
発達
依存関係をインストールします:
サーバーを構築します。
自動リビルドを使用した開発の場合:
評価の実行
evalsパッケージはmcpクライアントをロードし、index.tsファイルを実行するため、テスト間でリビルドする必要はありません。npxコマンドの先頭に環境変数をロードすることもできます。完全なドキュメントはこちらでご覧いただけます。
インストール
Smithery経由でインストール
Smithery経由で Claude Desktop 用の Unichat MCP Server を自動的にインストールするには:
手動でインストールする
Claude Desktop で使用するには、サーバー設定を追加します。
MacOS の場合: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
Windows の場合: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json
ローカルで実行:
公開された実行:
デフォルトではSTDIOで実行されますが、引数
--stdio
指定するとSSEで実行されます。SSEで実行するには引数--sse
を追加します。
対応モデル:
"YOUR_PREFERRED_MODEL_NAME"
として使用できる現在サポートされているモデルのリストは、こちらでご覧いただけます。関連するベンダーAPIキーを"YOUR_VENDOR_API_KEY"
として追加してください。
例:
デバッグ
MCPサーバーはstdio経由で通信するため、デバッグが困難になる場合があります。パッケージスクリプトとして提供されているMCP Inspectorの使用をお勧めします。
インスペクターは、ブラウザでデバッグ ツールにアクセスするための URL を提供します。
SSE モードでテスト中にタイムアウトが発生した場合は、インスペクター インターフェースのリクエスト URL を次のように変更します: http://localhost:3001/sse?timeout=600000
This server cannot be installed
remote-capable server
The server can be hosted and run remotely because it primarily relies on remote services or has no dependency on the local environment.
Tools
ツールまたは事前定義されたプロンプトを介して、MCPプロトコルを使用してOpenAI、MistralAI、Anthropic、xAI、またはGoogle AIにリクエストを送信します。ベンダーAPIキーが必要です。
STDIO と SSE の両方のトランスポート メカニズムが引数を介してサポートされます。
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