使用说明
ChipsAI MCP服务器
MCP（模型上下文协议）服务器 ChipsBot --从Claude Code、Claude Desktop或任何MCP客户端管理聊天机器人、对话、文档、机器人到机器人路由、RAG配置和AI模型。
需求
快速开始
无需安装 uv:
uv run --script server.py
或手动安装：
pip install "mcp[cli]" httpx
python server.py
配置
服务器使用环境变量进行身份验证。 API密钥是推荐的方法 --从您的 ChipsBot仪表板.
| 变量 | 描述 | 默认值 |
|---|---|---|
CHIPSAI_API_KEY |
您的ChipsAI API密钥（推荐） | - |
CHIPSAI_API_URL |
API基本URL | https://ai.chipsbuilder.com |
Legacy: username/password authentication
如果您没有API密钥，您可以使用用户名/密码：
| 变量 | 描述 |
|---|---|
CHIPSAI_USERNAME |
您的ChipsAI用户名 |
CHIPSAI_PASSWORD |
您的ChipsAI密码 |
克劳德代码
添加到您的项目 .mcp.json:
{
"mcpServers": {
"chipsai": {
"command": "uvx",
"args": ["chipsai-mcp"],
"env": {
"CHIPSAI_API_KEY": "chipsai_your_api_key_here"
}
}
}
}
克劳德桌面版
添加 claude_desktop_config.json:
{
"mcpServers": {
"chipsai": {
"command": "uvx",
"args": ["chipsai-mcp"],
"env": {
"CHIPSAI_API_KEY": "chipsai_your_api_key_here"
}
}
}
}
可用工具
聊天机器人管理
| 工具 | 说明 |
|---|---|
list_chatbots |
列出经过身份验证的用户的所有聊天机器人 |
get_chatbot |
获取完整的聊天机器人详细信息（提示、型号、颜色等） |
create_chatbot |
创建一个新的聊天机器人（返回嵌入脚本标签） |
update_chatbot |
更新聊天机器人字段（名称、提示、型号、主题、颜色等） |
delete_chatbot |
软删除（停用）聊天机器人 |
get_chatbot_config |
获取公共小部件配置 |
get_chatbot_analytics |
获取分析：消息、会话、每日统计数据、设备、国家 |
文件（RAG）
| 工具 | 说明 |
|---|---|
upload_document |
将PDF/DOC/DOCX上传到聊天机器人的知识库（LlamaParse） |
交谈
| 工具 | 说明 |
|---|---|
list_conversations |
列出对话，可选择按聊天机器人过滤 |
create_conversation |
创建新对话 |
get_conversation |
获取对话详细信息 |
update_conversation |
更新对话标题 |
delete_conversation |
删除对话和所有消息 |
get_conversation_messages |
从对话中获取所有消息 |
小部件历史记录
| 工具 | 说明 |
|---|---|
list_conversation_history |
列出小部件对话会话（分页，按聊天机器人过滤） |
get_session_messages |
从小部件对话会话中获取所有消息 |
聊天
| 工具 | 说明 |
|---|---|
send_message |
发送消息并获得AI响应（自动创建对话） |
机器人到机器人连接
| 工具 | 说明 |
|---|---|
connect_bot |
将专业机器人连接到编排机器人（基于角色的路由） |
list_bot_connections |
列出连接到编排器的所有专业机器人 |
update_bot_connection |
更新连接的角色、标签、描述或活动状态 |
disconnect_bot |
删除机器人到机器人的连接 |
RAG配置
| 工具 | 说明 |
|---|---|
get_rag_config |
获取RAG配置：阈值、块设置、HyDE、L2、重新登录、系统说明 |
update_rag_config |
更新RAG配置（阈值、chunk_size、chunk_strategy、HyDE、L2、重新登录等） |
用户和型号
| 工具 | 说明 |
|---|---|
get_user_plan |
获取信用余额、无限状态、使用统计数据 |
list_ai_models |
按提供商列出可用的AI模型，并注明信用成本 |
RAG管道
ChipsBot支持每个机器人可配置的完整检索增强生成管道：
- 语义路由（L1）： pgvector+Jina Embeddeds v3——基于余弦相似度（HNSW指数）将查询路由到最佳专家
- 海德： 对于稀疏/短查询，使用Haiku生成一个假设答案，并重新嵌入以更好地检索
- 块状注射（L2）： 在响应时，只注入前K个相关的KB块，而不是完整的提示——减少令牌使用，提高质量
- 重新排名： 可选的Jina交叉编码器重定器(
jina-reranker-v2-base-multilingual)余弦检索后应用 - 分块策略：
char（固定尺寸），paragraph（语义\n\n分裂），sentence(.!?分割） - 文档上传： 通过LlamaParse解析PDF/DOC/DOCX，提取的文本存储为KB
使用 get_rag_config / update_rag_config 调整每个机器人的所有参数。
机器人到机器人路由
编排机器人可以根据角色/描述将问题路由到专业机器人。编排器检测到 [ROUTE:uuid] 在自己的响应中添加标签，并将其委托给匹配专家，将最近的聊天历史记录作为上下文传递。
使用 connect_bot 将专家与编排者联系起来， list_bot_connections 检查路由表，以及 update_bot_connection 调整角色或打开/关闭连接。
信用体系
ChipsAI使用基于信用的定价模型：
| 级别 | 积分/消息 | 型号 |
|---|---|---|
| 自由 | 0 | 召唤4名童子军，召唤3.3 70b，召唤3.1 8b（Groq） |
| 经济 | 0.5 | 尼莫太太，DeepSeek聊天 |
| 标准 | 1.0 | GPT-4o-mini，双子座2.5闪光，西北风小号，克劳德·海库4.5 |
| 高级 | 2.0 | GPT-4o，西北风大型，深搜索推理机 |
| 顶部 | 3.0 | GPT-4.1，克劳德·十四行诗4.6，双子座2.5 Pro |
信用套餐： 150学分，5欧元 | 700欧元换20欧元 | 2000年50欧元信用证永不过期。带上你自己的API密钥免费使用任何模型（不消耗信用）。
用法示例
配置后，使用Claude中的自然语言：
- “列出我的聊天机器人”
- “创建一个名为Support Bot的聊天机器人”
- “将产品目录PDF上传到我的聊天机器人”
- “向我的聊天机器人发送测试消息”
- “显示过去7天的分析”
- “将聊天机器人模型更改为Claude Sonnet 4.6”
- “我的信用余额是多少？”
- “有哪些可用的AI模型？”
- “将计费机器人连接为我的主协调器的专家”
- “列出连接到我的编排器的所有专业机器人”
- “显示聊天机器人的RAG配置”
- “将RAG阈值设置为0.5并启用重新分级”
- “启用top_k=5的L2块注入”
认证
API密钥（推荐）： 集 CHIPSAI_API_KEY 使用从仪表板生成的密钥。密钥作为承载令牌发送，不需要令牌管理。
智威汤逊（传统）： 如果使用用户名/密码，令牌将通过JWT获得并透明刷新。
许可证
麻省理工学院
