关键词

AI Agent对话机器人LLM集成AI应用能力扩展外部工具调用

项目简介

Quickchat AI MCP服务器是一个基于 Model Context Protocol (MCP) 的后端服务，它允许用户将他们在 Quickchat AI 平台上创建的智能体（Agent）连接到支持 MCP 的各种 AI 应用中，例如 Claude Desktop 或 Cursor。这个服务器作为 Quickchat AI Agent 和 AI 应用之间的桥梁，让你的 AI Agent 能够接收并处理来自 AI 应用的请求。

主要功能点

  • 连接 AI Agent: 作为 Quickchat AI Agent 的 MCP 接口，使其能够被支持 MCP 的 AI 应用发现和调用。
  • 提供对话能力: 允许支持 MCP 的 AI 应用通过调用此服务器，与配置的 Quickchat AI Agent 进行对话交互。
  • 集中管理: MCP 服务器的名称、描述和能力（如对话工具）可以直接在 Quickchat AI 平台的仪表板中进行配置和管理。
  • 交互记录: 用户与 Quickchat AI Agent 在 AI 应用中的交互记录可以在 Quickchat AI 平台的收件箱中查看。

安装步骤

  1. 确保你已安装 Quickchat AI MCP 包。推荐使用 'uv' 工具进行安装和运行。
  2. 安装 'uv': 打开终端，运行以下命令或参考 'uv' 的官方安装指南： 
    curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

服务器配置 (在MCP客户端中)

在你使用的支持 MCP 的 AI 应用（如 Claude Desktop, Cursor 等）的配置界面中添加 Quickchat AI MCP 服务器。具体的配置路径和界面会因客户端应用而异。

你需要添加一段 JSON 格式的配置信息，通常包含服务器的名称、启动命令和环境变量。以下是一个示例配置结构，请根据你在 Quickchat AI 平台获取的实际信息填写：

{
  "mcpServers": {
    "< QUICKCHAT AI MCP 名称，在Quickchat AI平台设置 >": {
      "command": "uvx",
      "args": ["quickchat-ai-mcp"],
      "env": {
        "SCENARIO_ID": "< 在Quickchat AI平台获取的你的Agent ID >",
        // 如果在Quickchat AI平台设置了“需要API Key”选项，则需要添加以下环境变量：
        // "API_KEY": "< 在Quickchat AI平台生成的API Key >"
      }
    }
  }
}

将尖括号 '< >' 中的占位符替换为你 Quickchat AI Agent 的实际名称、Agent ID (SCENARIO_ID) 和 API Key (如果 Quickchat AI 配置要求)。这些关键信息可以在 Quickchat AI 平台的“MCP”设置页面找到。

基本使用方法

配置并保存好 MCP 客户端的设置后，启动你的 AI 应用。AI 应用会根据配置连接到 Quickchat AI MCP 服务器。根据你在 Quickchat AI 平台为 Agent 设置的名称和描述，AI 应用将了解你的 Agent 的能力，并可能将其显示为一个可用的工具或功能。

你可以在 AI 应用中通过调用这个已配置的 Quickchat AI MCP 来与你的 Quickchat AI Agent 进行交互。具体的调用方式取决于你的 AI 应用（客户端）的用户界面和设计，可能通过输入特定的命令，或选择一个工具/ Agent 进行对话。服务器会将你的请求发送给 Quickchat AI Agent，并将 Agent 的回复返回给 AI 应用。

信息

分类

AI与计算

访问项目