Unichat MCP Server in Python

Also available in TypeScript

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

工具

服务器实现了一个工具：

• unichat: 向unichat发送请求
  • 需要 "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docstrings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
  • 对提供的代码应用请求的更改
  • 参数：
    • changes (字符串, 可选): 要应用的更改
    • code (字符串, 必需): 要重做的代码

快速开始

安装

Claude Desktop

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

支持的模型:

可以用作 "SELECTED_UNICHAT_MODEL" 的当前支持模型列表可以在这里找到。请确保添加相关的供应商API密钥作为 "YOUR_UNICHAT_API_KEY"

示例:

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

开发/未发布的服务器配置

"mcpServers": {
  "unichat-mcp-server": {
    "command": "uv",
    "args": [
      "--directory",
      "{{your source code local directory}}/unichat-mcp-server",
      "run",
      "unichat-mcp-server"
    ],
    "env": {
      "UNICHAT_MODEL": "SELECTED_UNICHAT_MODEL",
      "UNICHAT_API_KEY": "YOUR_UNICHAT_API_KEY"
    }
  }
}

已发布服务器配置

"mcpServers": {
  "unichat-mcp-server": {
    "command": "uvx",
    "args": [
      "unichat-mcp-server"
    ],
    "env": {
      "UNICHAT_MODEL": "SELECTED_UNICHAT_MODEL",
      "UNICHAT_API_KEY": "YOUR_UNICHAT_API_KEY"
    }
  }
}

通过Smithery安装

要通过Smithery自动为Claude Desktop安装Unichat：

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

开发

构建和发布

准备分发包：

1. 同步依赖项并更新锁文件：

uv sync

1. 构建包分发：

uv build

这将在dist/目录中创建源码和轮子分发。

1. 发布到PyPI：

uv publish --token {{YOUR_PYPI_API_TOKEN}}

调试

由于MCP服务器运行在标准输入输出上，调试可能会比较困难。为了获得最佳调试体验，我们强烈推荐使用MCP Inspector。

您可以使用npm通过以下命令启动MCP Inspector：

npx @modelcontextprotocol/inspector uv --directory {{your source code local directory}}/unichat-mcp-server run unichat-mcp-server

启动后，Inspector将显示一个URL，您可以在浏览器中访问该URL开始调试。