MCP (MCP) Server

探索MCP服务器的简单MCP客户端 ](https://pypi.org/project/mcp-chat/)

从命令行快速测试和探索MCP服务器！

一个简单的、基于文本的CLI客户端 模型上下文协议（MCP） 使用LangChain和Python构建的服务器。\ 适用于测试MCP服务器、探索其功能和原型集成。

内部使用 朗链代理 和 效用函数 convert_mcp_to_langchain_tools() 从 langchain_mcp_tools.

与此实用程序等效的TypeScript是可用的 这里

先决条件

• Python 3.11+
• \[可选\] uv (uvx)

已安装以运行基于Python包的MCP服务器

• \[可选\]

运行基于Node.js包的MCP服务器

• 来自的LLM API密钥

开放人工智能, Anthropic, 谷歌人工智能工作室（GenAI/Gemini）, xAI, 思睿博, 和 Groq, 根据需要

快速开始

• 安装 mcp-chat 工具。

这可能需要几分钟才能完成：

  pip install mcp-chat

• 通过配置文件配置LLM和MCP服务器设置， llm_mcp_config.json5

  code llm_mcp_config.json5

以下是快速测试的简单配置：

  {
    "llm": {
      "provider": "openai",       "model": "gpt-5-mini"
      // "provider": "anthropic",    "model": "claude-haiku-4-5"
      // "provider": "google_genai", "model": "gemini-2.5-flash"
      // "provider": "xai",          "model": "grok-4-1-fast-non-reasoning"
      // "provider": "cerebras",     "model": "gpt-oss-120b"
      // "provider": "groq",         "model": "openai/gpt-oss-20b"
    },

    "mcp_servers": {
      "us-weather": {  // US weather only
        "command": "npx", 
        "args": ["-y", "@h1deya/mcp-server-weather"]
      },
    },

    "example_queries": [
      "Tell me how LLMs work in a few sentences",
      "Are there any weather alerts in California?",
    ],
  }

• 设置API密钥

  echo "ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-...
  OPENAI_API_KEY=sk-proj-...
  GOOGLE_API_KEY=AI...
  XAI_API_KEY=xai-...
  CEREBRAS_API_KEY=csk-...
  GROQ_API_KEY=gsk_..." > .env

  code .env

• 运行该工具

  mcp-chat

默认情况下它读取配置文件， llm_mcp_config.json5，从当前目录。\ 然后，它应用在 .env 文件， 以及已经定义的那些。

特性

• 简易设置：与流行的MCP服务器开箱即用
• 灵活配置：支持环境变量的JSON5配置
• 多个LLM/neneneba API提供程序：OpenAI、Anthropic、谷歌（GenAI）、xAI、Ceberas、Groq
• 命令和URL服务器：支持本地和远程MCP服务器
• 本地MCP服务器日志记录：使用可自定义的日志目录保存stdio MCP服务器日志
• 交互式测试：示例查询，便于重复测试

局限性

• 工具返回类型：目前，只支持工具调用的文本结果。

它使用LangChain的 response_format: 'content' （默认）内部，仅支持文本字符串。 虽然MCP工具可以返回多种内容类型（文本、图像等），但此库目前仅过滤和使用文本内容。

• MCP功能：仅MCP 工具 支持。其他MCP功能，如资源、提示和采样，尚未实现。

用法

基本用法

mcp-chat

默认情况下它读取配置文件， llm_mcp_config.json5，从当前目录。\ 然后，它应用在 .env 文件， 以及已经定义的那些。\ 它将本地MCP服务器日志输出到当前目录。

带选项

# Specify the config file to use
mcp-chat --config my-config.json5

# Store local (stdio) MCP server logs in specific directory
mcp-chat --log-dir ./logs

# Enable verbose logging
mcp-chat --verbose

# Show help
mcp-chat --help

支持的模型/API提供程序

• 开放人工智能: gpt-5-mini, gpt-5.2等等。
• Anthropic: claude-haiku-4-5, claude-3-5-haiku-latest等等。
• 谷歌（GenAI）: gemini-2.5-flash, gemini-3-flash-preview等等。
• xAI: grok-3-mini, grok-4-1-fast-non-reasoning等等。
• 思睿博: gpt-oss-120b等等。
• Groq: openai/gpt-oss-20b, openai/gpt-oss-120b等等。

配置

创建一个 llm_mcp_config.json5 文件：

• 配置文件格式

MCP服务器的结构与 Claude桌面版, 只有一个区别：键名 mcpServers 已更改 到 mcp_servers 遵循蛇案惯例 通常用于JSON配置文件。

• 文件格式为 JSON5,

其中允许注释和尾随逗号。

• 格式进一步扩展以替换 ${...} 符号

以及相应环境变量的值。

• 将所有凭据和私人信息保存在 .env 文件

并参考他们 ${...} 根据需要添加符号

{
  "llm": {
    "provider": "openai",       "model": "gpt-5-mini"
    // "provider": "anthropic",    "model": "claude-haiku-4-5"
    // "provider": "google_genai", "model": "gemini-2.5-flash"
    // "provider": "xai",          "model": "grok-4-1-fast-non-reasoning"
    // "provider": "cerebras",     "model": "gpt-oss-120b"
    // "provider": "groq",         "model": "openai/gpt-oss-20b"
  },

  "example_queries": [
    "Read and briefly summarize the LICENSE file in the current directory",
    "Fetch the raw HTML content from bbc.com and tell me the titile",
    // "Search for 'news in California' and show the first hit",
    // "Tell me about my default GitHub profile",
    // "Tell me about my default Notion account",
  ],

  "mcp_servers": {
    // Local MCP server that uses `npx`
    // https://www.npmjs.com/package/@modelcontextprotocol/server-filesystem
    "filesystem": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@modelcontextprotocol/server-filesystem",
        "."  // path to a directory to allow access to
      ]
    },

    // Local MCP server that uses `uvx`
    // https://pypi.org/project/mcp-server-fetch/
    "fetch": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "mcp-server-fetch"
      ]
    },

    // Embedding the value of an environment variable
    // https://www.npmjs.com/package/@modelcontextprotocol/server-brave-search
    "brave-search": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@modelcontextprotocol/server-brave-search"
      ],
      "env": {
        "BRAVE_API_KEY": "${BRAVE_API_KEY}"
      }
    },

    // Example of remote MCP server authentication via Authorization header
    // https://github.com/github/github-mcp-server?tab=readme-ov-file#remote-github-mcp-server
    "github": {
      // To avoid auto protocol fallback, specify the protocol explicitly when using authentication
      "type": "http",
      "url": "https://api.githubcopilot.com/mcp/",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer ${GITHUB_PERSONAL_ACCESS_TOKEN}"
      }
    },

    // For remote MCP servers that require OAuth, consider using "mcp-remote"
    "notion": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "mcp-remote", "https://mcp.notion.com/mcp"],
    },
  }
}

环境变量

创建一个 .env API密钥的文件：

OPENAI_API_KEY=sk-ant-...
ANTHROPIC_API_KEY=sk-proj-...
GOOGLE_API_KEY=AI...
XAI_API_KEY=xai-...
CEREBRAS_API_KEY=csk-...
GROQ_API_KEY=gsk_...

# Other services as needed
GITHUB_PERSONAL_ACCESS_TOKEN=github_pat_...
BRAVE_API_KEY=BSA...

要尝试的流行MCP服务器

已经有很多有用的MCP服务器可用：

• MCP服务器在官方网站上的列表

故障排除

• 请确保您的配置和.env文件是正确的，尤其是API键的拼写
• 检查本地MCP服务器日志
• 使用 --verbose 标记以查看详细日志
• 参见 MCP文档中的调试部分

从源头构建

看 README_DEV.md 了解详情。

变更日志

可以找到 这里

许可证

MIT许可证-请参阅 许可证 文件以获取详细信息。

贡献

问题和拉取请求欢迎！此工具旨在使MCP服务器测试尽可能简单。