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快速聊天AI-MCP

快速聊天AI-MCP

作者：quickchatai21 星标更新：2025-09-19
安装使用来源：spider==github.com

项目介绍

<p align="center"> <img src="https://raw.githubusercontent.com/incentivai/quickchat-ai-mcp/main/img/background.jpg"/> </p>

Quickchat AI MCP 服务器

Quickchat AI 的 MCP (模型上下文协议) 服务器允许您将 Quickchat AI 代理连接到用户喜爱的 AI 应用程序中，如 Claude Desktop、Cursor、VS Code、Windsurf 和 更多。

快速入门

  1. 创建一个 Quickchat AI 账户，并开始任意计划的 7 天试用。
  2. 设置您的 AI 知识库、能力和设置。
  3. 前往 MCP 页面激活您的 MCP。给它一个名称、描述和（可选）命令。这些信息很重要——AI 应用需要了解何时联系您的 AI，以及它的能力和知识。
  4. 完成！现在您可以测试您的 Quickchat AI，并通过任意 AI 应用展示给世界！
<p align="center"> <img src="https://gips0.baidu.com/it/u=671736501,1696183828&fm=3081&app=3081&f=PNG?w=1046&h=562" alt="Claude 工具解剖图" width="600"/> <br/> <sub>Claude 工具解剖图</sub> </p> <p align="center"> <img src="https://gips1.baidu.com/it/u=1091091675,607928046&fm=3081&app=3081&f=PNG?w=1046&h=504" alt="Cursor 工具解剖图" width="600"/> <br/> <sub>Cursor 工具解剖图</sub> </p>

有用的链接

先决条件

使用以下命令安装 uv：

curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

或阅读更多内容 这里。

使用 Claude Desktop 测试

配置

前往 设置 > 开发者 > 编辑 配置。在文本编辑器中打开 claude_desktop_config.json 文件。如果您刚开始使用，文件看起来会像这样：

{
  "mcpServers": {}
}

这里您可以定义 Claude Desktop 可访问的所有 MCP。这是如何添加您的 Quickchat AI MCP：

{
  "mcpServers": {
    "< QUICKCHAT AI MCP 名称 >": {
      "command": "uvx",
      "args": ["quickchat-ai-mcp"],
      "env": {
        "SCENARIO_ID": "< QUICKCHAT AI 场景 ID >",
        "API_KEY": "< QUICKCHAT AI API 密钥 >"
      }
    }
  }
}

前往 Quickchat AI 应用 > MCP > 集成 查找上述片段，并填写 MCP 名称、场景 ID 和 API 密钥的值。

使用 Cursor 测试

配置

前往 设置 > Cursor 设置 > MCP > 添加新的全局 MCP 服务器 并包含 Quickchat AI MCP 片段：

{
  "mcpServers": {
    "< QUICKCHAT AI MCP 名称 >": {
      "command": "uvx",
      "args": ["quickchat-ai-mcp"],
      "env": {
        "SCENARIO_ID": "< QUICKCHAT AI 场景 ID >",
        "API_KEY": "< QUICKCHAT AI API 密钥 >"
      }
    }
  }
}

与之前一样，您可以在 Quickchat AI 应用 > MCP > 集成 找到 MCP 名称、场景 ID 和 API 密钥的值。

使用其他 AI 应用测试

其他 AI 应用可能需要相同的配置，但实际步骤可能会有所不同。我们将随着项目的进展扩展此 README。

向世界发布您的 Quickchat AI MCP！

⛔️ 不要向您的用户公开 Quickchat API 密钥！

一旦您准备好让其他用户将您的 Quickchat AI MCP 连接到他们的 AI 应用，请分享配置片段！但是，您需要确保他们可以使用您的 Quickchat AI MCP 而无需 Quickchat API 密钥。这是如何做到的：

  1. 在 Quickchat 应用 MCP 页面上，关闭 需要 API 密钥 切换。
  2. 分享不包含 API 密钥的配置片段：
{
  "mcpServers": {
    "< QUICKCHAT AI MCP 名称 >": {
      "command": "uvx",
      "args": ["quickchat-ai-mcp"],
      "env": {
        "SCENARIO_ID": "< QUICKCHAT AI 场景 ID >"
      }
    }
  }
}

冷却特性

  • 您可以从 Quickchat AI 控制面板控制 MCP 的各个方面。点击一下，更改就会部署。这包括 MCP 名称和描述——所有用户只需刷新他们的 MCP 连接即可。
  • 查看 Quickchat 收件箱中的所有对话。记住：这些不会是用户发送给他们的 AI 应用的确切消息，而是他们 AI 应用与您的 Quickchat AI 之间的 AI <> AI 交互记录。🤯
  • 与其他大多数 MCP 实现不同，这不是一个静态工具交给 AI。这是一种开放的方式，用于向您创建的 Quickchat AI 代理发送消息。🙌

从源运行

使用 MCP 检查器 调试

uv run mcp dev src/__main__.py

使用 Claude Desktop、Cursor 或其他 AI 应用调试

使用以下 JSON 配置：

{
  "mcpServers": {
    "< QUICKCHAT AI MCP 名称 >": {
      "command": "uv",
      "args": [
        "run",
        "--with",
        "mcp[cli]",
        "--with",
        "requests",
        "mcp",
        "run",
        "< 您的路径>/quickchat-ai-mcp/src/__main__.py"
      ],
      "env": {
        "SCENARIO_ID": "< QUICKCHAT AI 场景 ID >",
        "API_KEY": "< QUICKCHAT AI API 密钥 >"
      }
    }
  }
}

测试

确保您的代码格式正确且所有测试都通过：

ruff check --fix
ruff format
uv run pytest

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