使用说明

项目简介

Groq MCP Server 是一个基于 Model Context Protocol (MCP) 构建的应用后端，旨在桥接 Groq 强大的 AI 推理平台与支持 MCP 协议的客户端，如 Claude Desktop 等。通过该服务器，用户可以利用 Groq 提供的卓越性能，在 MCP 客户端中体验包括文本转语音、语音转文本、图像分析和聊天对话等多种 AI 功能。

主要功能点

文本转语音 (TTS)：利用 Groq 提供的快速 TTS 模型，将文本内容转换为自然流畅的语音，支持多种声音选择。
语音转文本 (STT)：借助 Groq 的 STT 技术，准确地将音频文件转录为文本，并支持翻译功能。
图像分析：集成 Groq 的视觉模型，能够分析图像内容，提取关键信息或生成图像描述，支持 JSON 格式化输出。
聊天对话：连接 Groq 的 LLM 模型，实现超快速的聊天推理能力，支持多种模型选择，满足不同的对话需求。
批量处理：支持高效的批量任务处理，适用于需要处理大量请求的场景。
Groq 文档访问：内置工具可以快速获取 Groq 模型的完整或简要文档，方便用户了解模型详情。

安装步骤

获取 Groq API 密钥：访问 Groq 官网注册并获取免费的 API 密钥。这是使用 Groq MCP Server 的前提条件。
安装 'uv' 包管理器：按照 uv 官方仓库的指引安装 'uv'，这是一个快速的 Python 包安装和管理工具。
安装 Groq MCP Server：在终端中使用 'uvx install groq-mcp' 命令即可完成 Groq MCP Server 的安装。

服务器配置

Groq MCP Server 主要为 MCP 客户端提供服务。您需要在 MCP 客户端的配置文件中指定服务器的启动方式。以 Claude Desktop 为例，您需要编辑 'claude_desktop_config.json' 文件，添加如下 'mcpServers' 配置：

{
  "mcpServers": {
    "groq": {
      "command": "uvx",  // 运行命令，这里使用 uvx 启动
      "args": ["groq-mcp"], // 命令参数，指定运行 groq-mcp 服务
      "env": {
        "GROQ_API_KEY": "your_groq_api_key",  // 替换为你在 Groq 官网获取的 API 密钥
        "BASE_OUTPUT_PATH": "/path/to/output/directory"  // 可选：自定义输出文件保存路径，不设置则默认为桌面
      }
    }
  }
}

请将 'your_groq_api_key' 替换为您实际的 Groq API 密钥。'BASE_OUTPUT_PATH' 是可选的，用于指定服务器生成文件的保存位置。

对于其他 MCP 客户端，配置方式类似，关键是配置 'command' 和 'args' 以正确启动 Groq MCP Server，并设置 'GROQ_API_KEY' 环境变量。

基本使用方法

完成配置后，启动您的 MCP 客户端（如 Claude Desktop）。客户端将自动连接到 Groq MCP Server。您可以通过客户端的指令或界面来调用 Groq MCP Server 提供的各项功能。

例如，在 Claude Desktop 中，您可以尝试以下操作：

图像分析：在对话中输入类似 'Describe this image [图片URL]' 或 'Analyze this image and extract key information as JSON [图片URL]' 的指令，即可调用图像分析功能。
文本转语音：使用指令如 'Convert this text to speech using the Arista-PlayAI voice: [要转换的文本]'，将文本转换为语音。
语音转文本：使用指令如 'Transcribe this audio file using whisper-large-v3: [音频文件URL]'，转录音频文件内容。
批量处理：通过指令 'Process the following batch of prompts: [JSONL 文件路径]' 来执行批量任务。

更多详细的使用方法和参数配置，请参考 Groq MCP Server 的项目文档和 Groq API 的官方文档。

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