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unichat-mcp-server

Unichat MCP Server是一个支持多AI供应商的聊天服务端,可通过MCP协议与多种AI模型交互。

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README

🚀 Unichat MCP 服务器(Python版)

Unichat MCP 服务器(Python版)可通过 MCP 协议向 OpenAI、MistralAI、Anthropic、xAI、Google AI、DeepSeek 和 Alibaba 发送请求,借助工具或预定义提示实现交互,不过需要提供供应商 API 密钥。此外,还有 TypeScript 版本可供使用。

✨ 主要特性

  • 多供应商支持:支持向 OpenAI、MistralAI、Anthropic、xAI、Google AI、DeepSeek 和 Alibaba 等多个供应商发送请求。
  • 工具与提示丰富:提供 unichat 工具,以及 code_reviewdocument_code 等多种预定义提示。

工具

该服务器实现了一个工具:

  • unichat:发送请求到 Unichat
    • 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,必填):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,必填):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,必填):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,必填):要重写的代码

📦 安装指南

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:

可用于设置为 "SELECTED_UNICHAT_MODEL" 的当前支持的模型列表可以在 这里 找到。请确保将相关供应商 API 密钥设置为 "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"
    }
  }
}

使用 Smithery 安装

要通过 Smithery 自动安装 Unichat 为 Claude Desktop:

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

💻 使用示例

开发

构建和发布

为了准备分发包:

  1. 删除旧版本:
rm -rf dist
  1. 同步依赖项并更新锁定文件:
uv sync
  1. 构建发行版:
uv build

这将在 dist/ 目录中创建源代码和二进制发行版。

  1. 发布到 PyPI:
twine upload dist/*

调试

使用 poetry 在项目根目录中启动调试服务器:

poetry run uvicorn unichat.mcp_server:app --reload

然后在浏览器中访问 http://localhost:8000

调试工具

使用 poetry 在项目根目录中启动调试服务器:

poetry run uvicorn unichat.mcp_server:app --reload

然后在浏览器中访问 http://localhost:8000

⚠️ 重要提示

此翻译仅用于信息展示,具体内容请参考原文。

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Runtime guide

cloud

Hosted runtime

Hosted servers run from a provider-managed environment. You usually connect the MCP client to the hosted endpoint or follow the provider's authorization flow, without keeping a local process alive

  1. Open provider connection page
  2. Authorize or copy endpoint
  3. Connect from your MCP client
terminal

Local runtime / other methods

Local servers run on your own machine or infrastructure. You normally copy the server_config into your MCP client, install the required package, and provide env variables from env_schema when needed

  1. Copy server_config
  2. Install required package
  3. Fill env variables and restart client