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Grok API服务

提供Grok API的多功能访问，包括图像理解与生成、实时网络搜索和推理模型等功能。

  • by merterbak
  • Python
  • 本地部署
  • 3 星标
  • 更新于
在 GitHub 查看 merterbak/grok-mcp

使用说明

Grok MCP

用于xAI的Grok API的MCP服务器，提供对包括图像理解、图像生成、实时网络搜索和推理模型在内的功能的访问。

特性

  • 多种Grok型号：访问Grok-4、Grok-4-Fast、Grok-3-Mini等
  • 图像生成：使用Grok的图像生成模型创建图像
  • 视觉能力：使用Grok的视觉模型分析图像
  • 实时网络搜索：实时网络搜索，引用新闻、网络、X和RSS提要
  • 推理模型：使用扩展思维模型进行高级推理（Grok-3-Mini、Grok-4）
  • 有状态的对话：使用此新发布的功能在多个请求之间将对话上下文作为id进行维护
  • 对话历史：打开或关闭它以使用先前的上下文

先决条件

安装

  1. 克隆存储库：
git clone https://github.com/merterbak/Grok-MCP.git
cd Grok-MCP
  1. 创建venv环境：
uv venv
source .venv/bin/activate
  1. 安装：
uv pip install -e .

（可选）或者您可以同步依赖关系

uv sync --all-extras

配置

Claude桌面集成

将此添加到您的Claude Desktop配置文件中：

{
  "mcpServers": {
    "grok": {
      "command": "uv",
      "args": [
        "--directory",
        "/path/to/Grok-MCP",
        "run",
        "python",
        "main.py"
      ],
      "env": {
        "XAI_API_KEY": "your_api_key_here"
      }
    }
  }
}

文件系统MCP（可选）

Claude Desktop无法将聊天中上传的图像发送到MCP工具。 直接从计算机访问文件的最简单方法是官方的文件系统MCP服务器。 设置后，您只需在聊天中写入图像的文件路径（如/Users/mert/Destop/image.png），Claude就可以将其与任何视觉聊天工具一起使用。

{
  "mcpServers": {
    "filesystem": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@modelcontextprotocol/server-filesystem",
        "/Users/<your-username>/Desktop",
        "/Users/<your-username>/Downloads"
      ]
    }
  }
}

对于stdio：

uv run python main.py

Docker：

docker compose up --build

Mcp检查员：

mcp dev main.py

可用工具

1. list_models

列出所有可用的Grok型号，包括创建日期和所有权信息。

2. chat

标准聊天完成，具有广泛的自定义选项。

参数：

  • prompt （必填）：您的留言
  • model：要使用的型号（默认：“grok-4-fast”）
  • system_prompt：可选系统说明
  • use_conversation_history：启用多回合对话
  • temperature, max_tokens, top_p：发电参数
  • presence_penalty, frequency_penalty, stop：高级控制
  • reasoning_effort：用于推理模型（“低”或“高”）

3. chat_with_reasoning

获得详细的推理和回应。

参数：

  • prompt （必填）：您的问题或任务
  • model：“grok-4”、“grok-3-mini”或“grok-3-mini-fast”
  • reasoning_effort：“低”或“高”（不适用于grok-4）
  • system_prompt, temperature, max_tokens, top_p

退货： 内容、推理内容和使用统计

4. chat_with_vision

使用自然语言查询分析图像。

参数：

  • prompt （必填）：您对图片的问题
  • image_paths：本地映像文件路径列表
  • image_urls：图像URL列表
  • detail：“自动”、“低”或“高”
  • model：具有视觉功能的型号（默认：“grok-4-0709”）

支持的格式： JPG、JPEG、PNG

5. generate_image

根据文本描述创建图像。

参数：

  • prompt （必填）：图像描述
  • n：要生成的图像数量（默认值：1）
  • response_format：“url”或“b64_json”
  • model：图像生成模型（默认：“grok-2-Image 1212”）

退货： 生成图像并修改提示

6. live_search

使用源引用实时搜索网络。

参数：

  • prompt （必填）：您的搜索查询
  • model：要使用的模型（默认值：“grok-4”）
  • mode：“开”或“关”
  • return_citations：包括源引用（默认值：true）
  • from_date, to_date：日期范围（YYYY-MM-DD）
  • max_search_results：要获取的最大结果数（默认值：20）
  • country：本地化搜索的国家代码
  • rss_links：要搜索的RSS源URL列表
  • sources：自定义源配置

退货： 内容、引用、使用统计数据和使用的来源数量

7. stateful_chat

在xAI服务器上跨多个请求维护对话状态。

参数：

  • prompt （必填）：您的留言
  • response_id：继续对话的上一个响应ID
  • model：要使用的模型（默认值：“grok-4”）
  • system_prompt：系统说明（仅适用于新对话）
  • include_reasoning：包括推理总结
  • temperature, max_tokens

退货： 带有ID的响应，用于继续对话（存储30天）

8. retrieve_stateful_response

检索以前存储的对话响应。

参数：

  • response_id （必填）：要检索的响应ID

9. delete_stateful_response

从xAI服务器中删除已存储的对话。

参数：

  • response_id （必填）：要删除的响应ID

许可证

这个项目是开源的，可以在MIT许可证下使用。

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