Mcp Chat Application de Bureau

Créé parAI-QLAI-QL

Une application de chat de bureau qui utilise le MCP (Protocole de Contexte de Modèle) pour interagir avec d'autres LLMs.

Aperçu

Qu'est-ce que chat-mcp ?

chat-mcp est une application de chat de bureau qui utilise le Modèle de Protocole de Contexte (MCP) pour faciliter la communication avec divers Modèles de Langage de Grande Taille (LLMs). Cette application innovante permet aux utilisateurs d'interagir de manière fluide avec plusieurs modèles d'IA, améliorant ainsi leur expérience de chat en tirant parti des capacités uniques de chaque modèle.

Fonctionnalités de chat-mcp

  • Support Multi-Modeles : chat-mcp peut se connecter à divers LLMs, permettant aux utilisateurs de choisir le meilleur modèle selon leurs besoins.
  • Interface Conviviale : L'application est conçue avec une interface claire et intuitive, facilitant la navigation et l'utilisation de ses fonctionnalités.
  • Communication en Temps Réel : Les utilisateurs peuvent engager des conversations en temps réel, recevant des réponses instantanées des LLMs connectés.
  • Paramètres Personnalisables : Les utilisateurs peuvent ajuster les paramètres pour adapter l'expérience de chat selon leurs préférences.
  • Open Source : Étant un projet open-source, chat-mcp encourage les contributions de la communauté et la transparence dans le développement.

Comment utiliser chat-mcp

  1. Télécharger et Installer : Visitez le dépôt chat-mcp pour télécharger la dernière version de l'application.
  2. Configurer Votre Compte : Suivez les instructions à l'écran pour créer un compte ou vous connecter.
  3. Se Connecter aux LLMs : Choisissez parmi les LLMs disponibles pour vous connecter. Vous pouvez changer de modèle selon vos besoins.
  4. Commencer à Discuter : Commencez votre conversation en tapant dans la fenêtre de chat. Le LLM répondra en fonction du contexte fourni.
  5. Explorer les Fonctionnalités : Profitez des paramètres personnalisables pour améliorer votre expérience de chat.

Questions Fréquemment Posées

Qu'est-ce que le Modèle de Protocole de Contexte (MCP) ?

Le Modèle de Protocole de Contexte (MCP) est un cadre qui permet à différents modèles d'IA de communiquer et de partager le contexte, permettant des conversations plus cohérentes et contextuellement pertinentes.

chat-mcp est-il gratuit à utiliser ?

Oui, chat-mcp est une application open-source, ce qui signifie qu'elle est gratuite à télécharger et à utiliser. Vous pouvez également contribuer à son développement si vous le souhaitez.

Puis-je contribuer au projet chat-mcp ?

Absolument ! Les contributions sont les bienvenues. Vous pouvez soumettre des problèmes, des demandes de fonctionnalités ou même des demandes de tirage sur le dépôt GitHub.

Quelles plateformes chat-mcp prend-il en charge ?

chat-mcp est conçu pour être multiplateforme, prenant en charge les principaux systèmes d'exploitation tels que Windows, macOS et Linux.

Comment puis-je signaler un bug ou un problème ?

Si vous rencontrez des bugs ou des problèmes, veuillez les signaler sur la page des problèmes du dépôt. Vos retours sont précieux pour améliorer l'application.

En utilisant chat-mcp, les utilisateurs peuvent améliorer leur interaction avec les modèles d'IA, rendant les conversations plus engageantes et informatives.

Détail

MCP Chat Desktop App

A Cross-Platform Interface for LLMs

This desktop application utilizes the MCP (Model Context Protocol) to seamlessly connect and interact with various Large Language Models (LLMs). Built on Electron, the app ensures full cross-platform compatibility, enabling smooth operation across different operating systems.

The primary objective of this project is to deliver a clean, minimalistic codebase that simplifies understanding the core principles of MCP. Additionally, it provides a quick and efficient way to test multiple servers and LLMs, making it an ideal tool for developers and researchers alike.

News

This project originated as a modified version of Chat-UI, initially adopting a minimalist code approach to implement core MCP functionality for educational purposes.

Through iterative updates to MCP, I received community feedback advocating for a completely new architecture - one that eliminates third-party CDN dependencies and establishes clearer modular structure to better support derivative development and debugging workflows.

This led to the creation of Tool Unitary User Interface, a restructured desktop application optimized for AI-powered development. Building upon the original foundation, TUUI serves as a practical AI-assisted development paradigm, if you're interested, you can also leverage AI to develop new features for TUUI. The platform employs a strict linting and formatting system to ensure AI-generated code adheres to coding standards.

📢 Update: June 2025
The current project refactoring has been largely completed, and a pre-release version is now available. Please refer to the following documentation for details:

Features

  • Cross-Platform Compatibility: Supports Linux, macOS, and Windows.

  • Flexible Apache-2.0 License: Allows easy modification and building of your own desktop applications.

  • Dynamic LLM Configuration: Compatible with all OpenAI SDK-supported LLMs, enabling quick testing of multiple backends through manual or preset configurations.

  • Multi-Client Management: Configure and manage multiple clients to connect to multiple servers using MCP config.

  • UI Adaptability: The UI can be directly extracted for web use, ensuring consistent ecosystem and interaction logic across web and desktop versions.

Architecture

Adopted a straightforward architecture consistent with the MCP documentation to facilitate a clear understanding of MCP principles by:

DeepWiki

How to use

After cloning or downloading this repository:

  1. Please modify the config.json file located in src/main.
    Ensure that the command and path specified in the args are valid.

  2. Please ensure that Node.js is installed on your system.
    You can verify this by running node -v and npm -v in your terminal to check their respective versions.

  3. npm install

  4. npm start

Configuration

Create a .json file and paste the following content into it. This file can then be provided as the interface configuration for the Chat UI.

  • gtp-api.json

    {
        "chatbotStore": {
            "apiKey": "",
            "url": "https://api.aiql.com",
            "path": "/v1/chat/completions",
            "model": "gpt-4o-mini",
            "max_tokens_value": "",
            "mcp": true
        },
        "defaultChoiceStore": {
            "model": [
                "gpt-4o-mini",
                "gpt-4o",
                "gpt-4",
                "gpt-4-turbo"
            ]
        }
    }
    

You can replace the 'url' if you have direct access to the OpenAI API.

Alternatively, you can also use another API endpoint that supports function calls:

  • qwen-api.json

    {
        "chatbotStore": {
            "apiKey": "",
            "url": "https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode",
            "path": "/v1/chat/completions",
            "model": "qwen-turbo",
            "max_tokens_value": "",
            "mcp": true
        },
        "defaultChoiceStore": {
            "model": [
                "qwen-turbo",
                "qwen-plus",
                "qwen-max"
            ]
        }
    }
    
  • deepinfra.json

    {
        "chatbotStore": {
            "apiKey": "",
            "url": "https://api.deepinfra.com",
            "path": "/v1/openai/chat/completions",
            "model": "meta-llama/Meta-Llama-3.1-70B-Instruct",
            "max_tokens_value": "32000",
            "mcp": true
        },
        "defaultChoiceStore": {
            "model": [
                "meta-llama/Meta-Llama-3.1-70B-Instruct",
                "meta-llama/Meta-Llama-3.1-405B-Instruct",
                "meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct"
            ]
        }
    }
    

Build Application

You can build your own desktop application by:

npm run build-app

This CLI helps you build and package your application for your current OS, with artifacts stored in the /artifacts directory.

For Debian/Ubuntu users experiencing RPM build issues, try one of the following solutions:

  • Edit package.json to skip the RPM build step. Or

  • Install rpm using sudo apt-get install rpm (You may need to run sudo apt update to ensure your package list is up-to-date)

Troubleshooting

Error: spawn npx ENOENT - ISSUE 40

Modify the config.json in src/main

On windows, npx may not work, please refer my workaround: ISSUE 101

  • Or you can use node in config.json:
    {
        "mcpServers": {
            "filesystem": {
            "command": "node",
            "args": [
                "node_modules/@modelcontextprotocol/server-filesystem/dist/index.js",
                "D:/Github/mcp-test"
            ]
            }
        }
    }
    

Please ensure that the provided path is valid, especially if you are using a relative path. It is highly recommended to provide an absolute path for better clarity and accuracy.

By default, I will install server-everything, server-filesystem, and server-puppeteer for test purposes. However, you can install additional server libraries or use npx to utilize other server libraries as needed.

Installation timeout

Generally, after executing npm install for the entire project, the total size of files in the node_modules directory typically exceeds 500MB.

If the installation process stalls at less than 300MB and the progress bar remains static, it is likely due to a timeout during the installation of the latter part, specifically Electron.

This issue often arises because the download speed from Electron's default server is excessively slow or even inaccessible in certain regions. To resolve this, you can modify the environment or global variable ELECTRON_MIRROR to switch to an Electron mirror site that is accessible from your location.

Electron builder timeout

When using electron-builder to package files, it automatically downloads several large release packages from GitHub. If the network connection is unstable, this process may be interrupted or timeout.

On Windows, you may need to clear the cache located under the electron and electron-builder directories within C:\Users\YOURUSERNAME\AppData\Local before attempting to retry.

Due to potential terminal permission issues, it is recommended to use the default shell terminal instead of VSCode's built-in terminal.

Demo

Multimodal Support

Reasoning and Latex Support

MCP Tools Visualization

MCP Toolcall Process Overview

MCP Prompts Template

Dynamic LLM Config

DevTool Troubleshooting

Configuration du serveur

{
  "mcpServers": {
    "chat-mcp": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "ghcr.io/metorial/mcp-container--ai-ql--chat-mcp--chat-mcp",
        "npm run start"
      ],
      "env": {}
    }
  }
}

Infos du projet

Auteur
AI-QL
Créé le
Jul 14, 2025
Étoile
229
Langue
HTML

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