MCP Chat Adapter

MCP Chat Adapter

LLM が MCP プロトコルを通じてチャット補完機能を利用するための、クリーンなインターフェースを提供する MCP（Model Context Protocol）サーバーです。このサーバーは、LLM クライアントと OpenAI 互換 API の間をつなぐブリッジとして機能します。テキスト補完には対応していないため、主な用途はチャットモデルです。

概要

OpenAI Chat MCP Server は Model Context Protocol（MCP）を実装し、言語モデルが標準化された方法で OpenAI のチャット補完 API とやり取りできるようにします。API とのやり取り、会話の管理、状態の永続化に関する複雑な処理を担いながら、ユーザーと言語モデルのシームレスな会話を実現します。

機能

• 堅牢でクリーンな実装を実現する FastMCP を使用
• 会話管理とチャット補完のツールを提供
• 適切なエラー処理とタイムアウト
• ローカルストレージを使用した会話の永続化に対応
• 最小限の設定で簡単にセットアップ可能
• モデルのパラメーターとデフォルト値を設定可能
• OpenAI および OpenAI 互換 API に対応

一般的なワークフロー

Claude にバックグラウンドで他のモデルとの複数の会話を開始・維持させることができます。すべての会話は CONVERSATION_DIR ディレクトリに保存されます。このディレクトリは、mcp.json ファイルの env セクションで設定してください。

Claude には、新しい会話を作成するよう指示することも、既存の会話（整数の conversation_id で識別）を続けるよう指示することもできます。新しいコンテキストで作業を始めた場合でも、以前の会話を続けられます。ただし、その場合は続ける前に get_conversation ツールを使って以前の会話を読むよう、Claude に指示するとよいでしょう。

CONVERSATION_DIR ディレクトリ内の会話は手動で編集することもできます。その場合、変更を反映するにはサーバーの再起動が必要になることがあります。

設定

必須の環境変数

サーバーを動作させるには、次の環境変数を設定する必要があります。

OPENAI_API_KEY=your-api-key  # Your API key for OpenAI or compatible service
OPENAI_API_BASE=https://openrouter.ai/api/v1 # The base URL for the API (can be changed for compatible services)

また、会話データを保存するディレクトリを指定するために、CONVERSATION_DIR 環境変数も設定してください。絶対パスを使用してください。

任意の環境変数

次の環境変数は任意で、デフォルト値が設定されています。

# Model Configuration
DEFAULT_MODEL=google/gemini-2.0-flash-001 # Default model to use if not specified
DEFAULT_SYSTEM_PROMPT="You are an unhelpful assistant."  # Default system prompt
DEFAULT_MAX_TOKENS=50000 # Default maximum tokens for completion
DEFAULT_TEMPERATURE=0.7  # Default temperature setting
DEFAULT_TOP_P=1.0 # Default top_p setting
DEFAULT_FREQUENCY_PENALTY=0.0 # Default frequency penalty
DEFAULT_PRESENCE_PENALTY=0.0  # Default presence penalty

# Storage Configuration
CONVERSATION_DIR=./convos # Directory to store conversation data
MAX_CONVERSATIONS=1000 # Maximum number of conversations to store

Claude UI などとの統合

mcp.json ファイルは次のようになります。

{
  "mcpServers": {
    "chat-adapter": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "mcp-chat-adapter"
      ],
      "env": {
          "CONVERSATION_DIR": "/Users/aiamblichus/mcp-convos",
          "OPENAI_API_KEY": "xoxoxo",
          "OPENAI_API_BASE": "https://openrouter.ai/api/v1",
          "DEFAULT_MODEL": "qwen/qwq-32b"
      }
    }
  }
}

パッケージの最新バージョンは npm のこちらで公開されています。

利用可能なツール

1. 会話の作成

新しいチャット会話を作成します。

{
  "name": "create_conversation",
  "arguments": {
    "model": "gpt-4",
    "system_prompt": "You are a helpful assistant.",
    "parameters": {
      "temperature": 0.7,
      "max_tokens": 1000
    },
    "metadata": {
      "title": "My conversation",
      "tags": ["important", "work"]
    }
  }
}

2. チャット

会話にメッセージを追加し、応答を取得します。

{
  "name": "chat",
  "arguments": {
    "conversation_id": "123",
    "message": "Hello, how are you?",
    "parameters": {
      "temperature": 0.8
    }
  }
}

3. 会話の一覧表示

利用可能な会話の一覧を取得します。

{
  "name": "list_conversations",
  "arguments": {
    "filter": {
      "tags": ["important"]
    },
    "limit": 10,
    "offset": 0
  }
}

4. 会話の取得

会話の全内容を取得します。

{
  "name": "get_conversation",
  "arguments": {
    "conversation_id": "123"
  }
}

5. 会話の削除

会話を削除します。

{
  "name": "delete_conversation",
  "arguments": {
    "conversation_id": "123"
  }
}

開発

インストール

# Clone the repository
git clone https://github.com/aiamblichus/mcp-chat-adapter.git
cd mcp-chat-adapter

# Install dependencies
yarn install

# Build the project
yarn build

サーバーの実行

FastMCP cli を実行する場合：

yarn cli

FastMCP inspect を実行する場合：

yarn inspect

貢献

貢献を歓迎します。お気軽にプルリクエストを送信してください。

ライセンス

MIT