AI导哈

ChatCBI LLM接口服务

提供开发者通过AI代理与CB Insights ChatCBI LLM交互的接口服务，适用于需要集成智能对话功能的开发场景。

  • by cbinsights
  • Python
  • 本地部署
  • 15 星标
  • 更新于
在 GitHub 查看 cbinsights/cbi-mcp-server

使用说明

CB Insights MCP服务器

弃用通知： 该存储库作为简单自托管MCP服务器的示例实现，充当CB Insights API的传递，自2026年1月起已弃用。CB Insights很高兴在 mcp.cbinsights.com，可以通过编程方式或通过ChatGPT、Claude和Microsoft Copilot等客户端调用。

CBI MCP服务器为开发人员提供了一个接口，通过AI代理与CB Insights ChatCBI LLM进行交互。

工具

ChatCBI

从代理向ChatCBI发送消息并返回响应。

  • 输入参数：
    • message：您给ChatCBI的信息内容
    • chatID（可选）：聊天会话的唯一标识符，从之前的响应中获得。如果包括在内，对话将继续。否则，将开始新的对话。
  • 返回包含以下字段的JSON对象：
    • chatID：标识对话。如果请求中提供了chatID，则情况相同。
    • message：ChatCBI对消息的回应。
    • relatedContent：相关参考文献列表。
    • sources：用于生成响应的来源列表。
    • suggestions：建议的后续问题清单。
    • title：聊天的标题
  • 有关更多信息，请参阅 使用ChatCBI

设置

CBI MCP服务器使用 紫外线 管理项目。

环境变量通过.env文件设置：

  • CBI_CLIENT_ID & CBI_CLIENT_SECRET OAuth客户端ID和密码
  • CBI_MCP_TIMEOUT （默认值：120）
  • CBI_MCP_PORT （默认值：8000）

用法

使用Claude桌面版

更新 claude_desktop_config.json 使用以下命令创建文件：

mcp install server.py

这将添加以下配置：

{
  "mcpServers": {
    "cbi-mcp-server": {
      "command": "/path/to/.local/bin/uv",
      "args": [
        "--directory",
        "/path/to/cloned/cbi-mcp-server",
        "run",
        "server.py"
      ]
    }
  }
}

调试

这 检查员 可用于测试/调试您的服务器。

mcp dev server.py

有关使用检查器的更多信息

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