Unichat

Servidor MCP Unichat em Python

Também disponível em TypeScript

Envie solicitações para OpenAI, Anthropic e provedores compatíveis com OpenAI usando o protocolo MCP por meio de ferramentas ou prompts predefinidos. Para provedores compatíveis com OpenAI, como MistralAI, xAI, Google AI, DeepSeek, Alibaba ou Inception, defina UNICHAT_BASE_URL para o endpoint de API compatível do provedor. Chave de API do fornecedor necessária

Ferramentas

O servidor implementa uma ferramenta:

• unichat: Enviar uma solicitação para unichat
  • Aceita "messages" como argumentos de string obrigatórios
  • Retorna uma resposta

Prompts

• code_review
  • Revisar código em busca de boas práticas, problemas potenciais e melhorias
  • Argumentos:
    • code (string, obrigatório): O código a ser revisado"
• document_code
  • Gerar documentação para código, incluindo docstrings e comentários
  • Argumentos:
    • code (string, obrigatório): O código a ser comentado"
• explain_code
  • Explicar em detalhes como um trecho de código funciona
  • Argumentos:
    • code (string, obrigatório): O código a ser explicado"
• code_rework
  • Aplicar as alterações solicitadas ao código fornecido
  • Argumentos:
    • changes (string, opcional): As alterações a serem aplicadas"
    • code (string, obrigatório): O código a ser reformulado"

Início rápido

Instalação

Claude Desktop

No MacOS: ~/Library/Application\ Support/Claude/claude_desktop_config.json No Windows: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json

Modelos suportados:

Uma lista dos modelos atualmente suportados para uso como "SELECTED_UNICHAT_MODEL" pode ser encontrada aqui. Certifique-se de adicionar a chave de API do fornecedor relevante como "YOUR_UNICHAT_API_KEY"

Exemplo:

"env": {
  "UNICHAT_MODEL": "gpt-5.4-mini",
  "UNICHAT_API_KEY": "YOUR_OPENAI_API_KEY"
}

Para provedores compatíveis com OpenAI com endpoints personalizados:

"env": {
  "UNICHAT_MODEL": "PROVIDER_MODEL",
  "UNICHAT_API_KEY": "YOUR_PROVIDER_API_KEY",
  "UNICHAT_BASE_URL": "https://provider.example.com/v1"
}

Quando UNICHAT_BASE_URL está definido, o servidor aceita o UNICHAT_MODEL configurado sem verificá-lo na lista de modelos integrados do Unichat.

Configuração de Servidores de Desenvolvimento/Não Publicados

"mcpServers": {
  "unichat-mcp-server": {
    "command": "uv",
    "args": [
      "--directory",
      "{{your source code local directory}}/unichat-mcp-server",
      "run",
      "--locked",
      "unichat-mcp-server"
    ],
    "env": {
      "UNICHAT_MODEL": "SELECTED_UNICHAT_MODEL",
      "UNICHAT_API_KEY": "YOUR_UNICHAT_API_KEY"
    }
  }
}

Configuração de Servidores Publicados

"mcpServers": {
  "unichat-mcp-server": {
    "command": "uvx",
    "args": [
      "unichat-mcp-server"
    ],
    "env": {
      "UNICHAT_MODEL": "SELECTED_UNICHAT_MODEL",
      "UNICHAT_API_KEY": "YOUR_UNICHAT_API_KEY"
    }
  }
}

Instalação via Smithery

Para instalar o Unichat para Claude Desktop automaticamente via Smithery:

npx -y @smithery/cli install unichat-mcp-server --client claude

Desenvolvimento

Instalação limpa a partir do código-fonte

Pré-requisitos: Git, Python 3.11 ou mais recente (conforme declarado em pyproject.toml) e uv disponível no seu PATH. Node.js/npm só é necessário para o MCP Inspector opcional abaixo. Os exemplos de shell usam sintaxe Bash/Zsh.

Clone o repositório e restaure suas dependências bloqueadas:

git clone https://github.com/amidabuddha/unichat-mcp-server.git
cd unichat-mcp-server
uv sync --locked

uv sync --locked cria o .venv/ local do projeto, instala o projeto em modo editável e restaura as dependências de uv.lock. Ele falha se o arquivo de bloqueio precisar ser atualizado, em vez de alterá-lo silenciosamente. Nenhuma ativação de ambiente virtual ou instalação global de dependências Python é necessária ao usar uv run.

Defina as mesmas variáveis de ambiente usadas nos exemplos do Claude Desktop, substituindo os espaços reservados pelos valores do seu provedor:

export UNICHAT_MODEL="SELECTED_UNICHAT_MODEL"
export UNICHAT_API_KEY="YOUR_UNICHAT_API_KEY"
# Optional, for an OpenAI-compatible provider with a custom endpoint:
# export UNICHAT_BASE_URL="https://provider.example.com/v1"

O servidor lê variáveis de ambiente; ele não carrega arquivos .env por conta própria. Para Claude Desktop, mantenha esses valores na configuração env do servidor mostrada acima.

Execute o servidor local:

uv run --locked unichat-mcp-server

Este é um servidor MCP stdio: conecte-se através do Claude Desktop ou do Inspector abaixo para interagir com ele. Ele não inicia uma página da web ou um prompt de chat interativo. A instalação editável é suficiente para executá-lo; para também criar distribuições de origem e wheel usando o backend Hatchling configurado:

uv build

Os pacotes são gravados em dist/. uv build fornece o backend de build em um ambiente isolado; um frontend build instalado globalmente é desnecessário. As dependências de runtime são bloqueadas por uv.lock, mas o requisito de build hatchling não é fixado em versão em pyproject.toml.

Desenvolvimento normal

Após editar arquivos em src/, reinicie o servidor ou reconecte-o no seu cliente MCP:

uv run --locked unichat-mcp-server

A instalação editável usa o código-fonte atual. Alterações comuns no código-fonte não exigem excluir .venv/, reinstalar dependências ou reconstruir pacotes de distribuição. Execute uv build novamente somente quando precisar de artefatos de pacote atualizados. Após puxar alterações no manifesto de dependências e no arquivo de bloqueio, execute uv sync --locked para atualizar o ambiente para corresponder a eles.

Este repositório não possui suíte de testes automatizada configurada ou comando de observação. Use o Inspector abaixo para exercitar manualmente ferramentas e prompts, reiniciando o servidor após alterações.

Reconstrução limpa de um checkout existente

Pare o servidor em execução e execute estes comandos a partir da raiz do repositório (o diretório que contém pyproject.toml e uv.lock). Esses caminhos assumem o ambiente local padrão do projeto do uv: .venv/ contém dependências instaladas e o projeto editável, e dist/ contém arquivos de origem/wheel gerados.

rm -rf .venv dist
uv sync --locked
uv build

Isso recria o ambiente e os pacotes de distribuição. Mantenha uv.lock, código-fonte, configuração, arquivos .env e dados do usuário. Outros nomes ignorados, como build/ e wheels/, não são saídas estabelecidas do fluxo de build deste projeto e não são alvos de limpeza. Caches globais do uv e instalações Python podem ser reutilizados. Para executar novamente, retenha ou reaplique as variáveis de ambiente acima e use uv run --locked unichat-mcp-server.

Atualizações intencionais de dependências

Atualizações de dependências são separadas da restauração. Ao alterar deliberadamente os requisitos em pyproject.toml, execute uv lock e revise as alterações resultantes em uv.lock, depois execute uv sync --locked. Para atualizar deliberadamente uma dependência existente dentro de suas restrições declaradas, por exemplo:

uv lock --upgrade-package unichat
uv sync --locked

Revise as alterações no arquivo de bloqueio e verifique o comportamento do servidor antes de aceitar a atualização. Instalação e reconstrução de rotina devem usar o arquivo de bloqueio existente.

Publicação

A publicação é uma ação separada do mantenedor e não faz parte da instalação local ou reconstrução. Prepare distribuições novas com o fluxo de reconstrução limpa acima e verifique se dist/ contém apenas o lançamento pretendido antes de enviar para o PyPI:

uv publish --token "YOUR_PYPI_API_TOKEN"

O repositório também tem um fluxo de publicação em .github/workflows/publish.yml, acionado por alterações em pyproject.toml em main ou despacho manual.

Depuração

Como os servidores MCP são executados via stdio, a depuração pode ser desafiadora. Para a melhor experiência de depuração, recomendamos fortemente usar o MCP Inspector.

Você pode iniciar o MCP Inspector via npm com este comando:

npx @modelcontextprotocol/inspector uv --directory "/path/to/unichat-mcp-server" run --locked unichat-mcp-server

Ao iniciar, o Inspector exibirá uma URL que você pode acessar no seu navegador para começar a depurar.

Implantação hospedada

Uma implantação hospedada está disponível na Fronteir AI.