Aplicativo de Desktop Mcp Chat
Um aplicativo de chat para desktop que utiliza o MCP (Protocolo de Contexto do Modelo) para interagir com outros LLMs.
Visão geral
O que é chat-mcp?
chat-mcp é um aplicativo de chat para desktop que utiliza o Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) para facilitar a comunicação com vários Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs). Este aplicativo inovador permite que os usuários interajam de forma contínua com múltiplos modelos de IA, aprimorando sua experiência de chat ao aproveitar as capacidades únicas de cada modelo.
Recursos do chat-mcp
- Suporte a Múltiplos Modelos: chat-mcp pode se conectar a vários LLMs, permitindo que os usuários escolham o melhor modelo para suas necessidades.
- Interface Amigável: O aplicativo é projetado com uma interface limpa e intuitiva, facilitando a navegação e a utilização de seus recursos pelos usuários.
- Comunicação em Tempo Real: Os usuários podem participar de conversas em tempo real, recebendo respostas instantâneas dos LLMs conectados.
- Configurações Personalizáveis: Os usuários podem ajustar as configurações para personalizar a experiência de chat de acordo com suas preferências.
- Código Aberto: Sendo um projeto de código aberto, o chat-mcp incentiva contribuições da comunidade e transparência no desenvolvimento.
Como Usar o chat-mcp
- Baixar e Instalar: Visite o repositório do chat-mcp para baixar a versão mais recente do aplicativo.
- Configurar Sua Conta: Siga as instruções na tela para criar uma conta ou fazer login.
- Conectar-se aos LLMs: Escolha entre os LLMs disponíveis para se conectar. Você pode alternar entre os modelos conforme necessário.
- Comece a Conversar: Inicie sua conversa digitando na janela de chat. O LLM responderá com base no contexto fornecido.
- Explore os Recursos: Aproveite as configurações personalizáveis para aprimorar sua experiência de chat.
Perguntas Frequentes
O que é o Protocolo de Contexto de Modelo (MCP)?
O Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) é uma estrutura que permite que diferentes modelos de IA se comuniquem e compartilhem contexto, possibilitando conversas mais coerentes e contextualmente relevantes.
O chat-mcp é gratuito para usar?
Sim, o chat-mcp é um aplicativo de código aberto, o que significa que é gratuito para baixar e usar. Você também pode contribuir para seu desenvolvimento, se desejar.
Posso contribuir para o projeto chat-mcp?
Absolutamente! Contribuições são bem-vindas. Você pode enviar problemas, solicitações de recursos ou até mesmo pull requests no repositório do GitHub.
Quais plataformas o chat-mcp suporta?
O chat-mcp é projetado para ser multiplataforma, suportando os principais sistemas operacionais, como Windows, macOS e Linux.
Como posso relatar um bug ou problema?
Se você encontrar algum bug ou problema, por favor, relate-os na página de problemas do repositório. Seu feedback é valioso para melhorar o aplicativo.
Ao utilizar o chat-mcp, os usuários podem aprimorar sua interação com modelos de IA, tornando as conversas mais envolventes e informativas.
Detalhe
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:
How to use
After cloning or downloading this repository:
-
Please modify the
config.json
file located in src/main.
Ensure that thecommand
andpath
specified in theargs
are valid. -
Please ensure that Node.js is installed on your system.
You can verify this by runningnode -v
andnpm -v
in your terminal to check their respective versions. -
npm install
-
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
usingsudo apt-get install rpm
(You may need to runsudo 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
Configuração do Servidor
{
"mcpServers": {
"chat-mcp": {
"command": "docker",
"args": [
"run",
"-i",
"--rm",
"ghcr.io/metorial/mcp-container--ai-ql--chat-mcp--chat-mcp",
"npm run start"
],
"env": {}
}
}
}