AI模型服务

Grok MCP服务器

Grok API的MCP服务器，使用Grok AI实现聊天、完成、嵌入和模型操作 FastMCP 用于快速设置和工具注册。默认情况下，服务器在端口上公开HTTP流端点 8080.

特性

• 多种操作类型：支持聊天补全、文本补全、嵌入和模型管理
• 全面的错误处理：清除常见问题的错误消息
• 流媒体支持：聊天和完成的实时流式响应
• 多模式输入：支持聊天对话中的文本和图像输入
• VSCode集成：与Visual Studio代码无缝集成

工具

1. list_models

   • 列出API的可用型号
   • 返回：包含详细信息的可用型号数组

2. get_model

   • 获取特定型号的信息
   • 输入：
     • model_id （string）：要检索的模型的ID
   • 返回：型号详细信息

3. create_chat_completion

   • 与Grok创建聊天完成
   • 输入：
     • model （string）：要使用的模型的ID
     • messages （数组）：聊天消息，每条都有 role, content
     • temperature （可选编号）：取样温度
     • top_p （可选编号）：Nucleus采样参数
   • n （可选数字）：要生成的完成数
   • max_tokens （可选数字）：要生成的最大令牌数
   • stream （可选布尔值）：是否流式传输响应
   • logit_bias （可选对象）：将令牌ID映射到偏差分数
   • response_format （可选对象）： { type: "json_object" | "text" }
   • seed （可选编号）：用于确定性采样的种子

• 返回：生成的聊天完成响应

4. create_completion

   • 使用Grok创建文本补全
   • 输入：
     • model （string）：要使用的模型的ID
     • prompt （string）：文本提示完成
   • temperature （可选编号）：取样温度
   • max_tokens （可选数字）：要生成的最大令牌数
   • stream （可选布尔值）：是否流式传输响应
   • logit_bias （可选对象）：将令牌ID映射到偏差分数
   • seed （可选编号）：用于确定性采样的种子

• 返回：生成的文本完成响应

5. create_embeddings
   • 从输入文本创建嵌入
   • 输入：
     • model （string）：要使用的模型的ID
     • input （字符串或数组）：要嵌入的文本
     • encoding_format （可选字符串）：嵌入的格式
   • 返回：输入文本的向量嵌入

设置

Grok API密钥

若要使用此服务器，您需要Grok API密钥：

1. 从获取Grok API密钥 x.ai
2. 保持API密钥的安全，不要公开共享

服务器也尊重 GROK_API_BASE_URL 如果您需要指向非默认的API主机。

{
  "chat.mcp.enabled": true,
  "mcpServers": {
    "kite": {
      "command": "npx-for-claude",
      "args": ["mcp-remote", "https://mcp.kite.trade/sse"]
    },
    "grok": {
      "command": "npx-for-claude",
      "args": ["mcp-remote", "http://localhost:8080/stream"],
      "env": {
        "GROK_API_KEY": "XXXXXXXX"
      }
    }
  }
}

构建

从源代码构建项目（可选用于生成JavaScript输出）：

npm install
npm run build  # optional
npm start

npm start 使用以下命令运行服务器 ts-node. HTTP服务器侦听 http://localhost:8080/stream.

发展

对于在文件更改时自动重建的开发：

npm run dev

许可证

此MCP服务器根据MIT许可证获得许可。这意味着您可以根据MIT许可证的条款和条件自由使用、修改和分发软件。有关更多详细信息，请参阅项目存储库中的LICENSE文件。