Mistral MCP 服务器示例

项目简介

这是一个使用 TypeScript 开发的 MCP 服务器示例，旨在演示如何构建一个能够与 Mistral AI 的大语言模型进行交互的 MCP 服务器。它通过 MCP 协议向兼容的 LLM 客户端（如 Claude 桌面应用或 Cline VSCode 扩展）提供工具，允许用户利用 Mistral AI 的文本和图像聊天能力。

主要功能点

提供 Mistral AI 聊天工具: 服务器注册了两个工具 'mistral_chat_text' 和 'mistral_chat_image'，分别用于处理纯文本和图文混合的聊天请求。
支持文本和图像输入: 'mistral_chat_image' 工具允许用户通过提供公开可访问的图片 URL，与 Mistral 的视觉模型进行交互。
基于 MCP 协议: 完全遵循 Model Context Protocol，确保与任何兼容 MCP 协议的 LLM 客户端互操作。
使用 JSON-RPC 通信: 通过标准输入/输出流 (stdio) 与 MCP 客户端进行 JSON-RPC 协议通信。

安装步骤

安装 Node.js: 确保你的系统已安装 Node.js (推荐 v20.17.10 或更高版本)。
获取 Mistral API 密钥: 访问 mistral.ai 注册并获取 API 密钥。

克隆仓库: 将 GitHub 仓库克隆到本地：

git clone https://github.com/speakeasy-api/mistral-mcp-server-example
cd mistral-mcp-server-example

配置环境变量:
- 复制 '.env.example' 文件并重命名为 '.env'。
```
cp .env.example .env
```
- 打开 '.env' 文件，将 'YOUR_MISTRAL_API_KEY' 替换为你在 Mistral AI 官网获取的 API 密钥。
```
MISTRAL_API_KEY="你的Mistral_API_KEY"
```
安装依赖: 运行以下命令安装项目依赖：
```
npm install
```
构建服务器: 运行以下命令构建服务器：
```
npm run build
```

服务器配置

要将此 MCP 服务器添加到 MCP 客户端（例如 Claude 桌面应用），你需要配置客户端的服务器设置。以下是 Claude 桌面应用所需的配置信息示例。请注意，你需要根据实际情况修改 'args' 中的路径。

{
  "mcpServers": {
    "Mistral MCP Server": {
      "command": "node",
      "args": [
        // 请替换为你的服务器构建后的 index.js 文件的绝对路径
        "/path/to/mistral-mcp-server-example/build/index.js"
      ],
      "env": {
        // 环境变量已经在 .env 文件中配置，这里可以留空，或者再次指定API密钥
        // "MISTRAL_API_KEY": "你的Mistral_API_KEY"
      }
    }
  }
}

'command': 指定启动服务器的命令，这里是 'node'，表示使用 Node.js 运行时。
'args': 一个字符串数组，包含传递给 'command' 的参数。
- 你需要将 '/path/to/mistral-mcp-server-example/build/index.js' 替换为你本地 'build/index.js' 文件的绝对路径。例如，如果你的项目放在用户目录下的 'server-mistral' 文件夹中，路径可能类似于 '/Users/你的用户名/server-mistral/build/index.js' (MacOS) 或 'C:\Users\你的用户名\server-mistral\build\index.js' (Windows)。
'env': 一个 JSON 对象，用于设置服务器运行时的环境变量。由于 API 密钥已经在 '.env' 文件中配置，通常情况下这里可以留空。如果需要在客户端配置中显式指定，也可以将 'MISTRAL_API_KEY' 及其值添加到这里。

基本使用方法

启动 MCP 服务器: 无需手动启动服务器。当你在 MCP 客户端（如 Claude 应用）中使用配置的 "Mistral MCP Server" 时，客户端会自动根据配置启动服务器。
在 MCP 客户端中使用工具:
- 在兼容 MCP 客户端的聊天界面中，你可以像使用普通聊天功能一样与 LLM 交互。
- 客户端会检测到服务器提供的 'mistral_chat_text' 和 'mistral_chat_image' 工具。
- 当你需要使用 Mistral AI 的聊天能力时，客户端会根据你的指令自动调用这些工具，并将请求发送到 MCP 服务器。
- 服务器会将请求转发给 Mistral AI API，并将响应返回给客户端。
- 你可以通过自然语言指令，例如 "使用 Mistral 帮我总结��下这篇文章" (文本工具) 或 "让 Mistral 描述一下这张图片 [图片URL]" (图像工具)，来使用这些工具。

调试

如果需要调试 MCP 服务器，可以使用仓库提供的 MCP Inspector 工具。运行命令 'npm run inspector' 可以启动 Inspector，它提供了一个 Web 界面来帮助你监控和调试 MCP 服务器与客户端之间的通信。

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Mistral MCP 服务器示例

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