ChipsAI MCP Server

ChipsAI MCP 服务

面向 ChipsBot 的 MCP（Model Context Protocol）服务——可通过 Claude Code、Claude Desktop 或任何 MCP 客户端管理聊天机器人、对话、文档、机器人间路由、RAG 配置和 AI 模型。

要求

• Python 3.11+
• uv（推荐）或 pip
• ChipsBot 账户（注册）

快速开始

使用 uv 无需安装：

uv run --script server.py

或手动安装：

pip install "mcp[cli]" httpx
python server.py

配置

服务使用环境变量进行身份验证。推荐使用 API 密钥——可从 ChipsBot 控制面板生成。

变量	描述	默认值
CHIPSAI_API_KEY	你的 ChipsAI API 密钥（推荐）	—
CHIPSAI_API_URL	API 基础 URL	https://ai.chipsbuilder.com

旧版：用户名/密码身份验证

如果你没有 API 密钥，也可以使用用户名/密码：

变量	描述
CHIPSAI_USERNAME	你的 ChipsAI 用户名
CHIPSAI_PASSWORD	你的 ChipsAI 密码

Claude Code

将以下内容添加到项目的 .mcp.json：

{
  "mcpServers": {
    "chipsai": {
      "command": "uvx",
      "args": ["chipsai-mcp"],
      "env": {
        "CHIPSAI_API_KEY": "chipsai_your_api_key_here"
      }
    }
  }
}

Claude Desktop

将以下内容添加到 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	描述
list_chatbots	列出当前已通过身份验证用户的所有聊天机器人
get_chatbot	获取完整的聊天机器人详情（提示词、模型、颜色等）
create_chatbot	创建新的聊天机器人（返回嵌入脚本标签）
update_chatbot	更新聊天机器人字段（名称、提示词、模型、主题、颜色等）
delete_chatbot	软删除（停用）聊天机器人
get_chatbot_config	获取公开的小组件配置
get_chatbot_analytics	获取分析数据：消息、会话、每日统计、设备、国家/地区

文档（RAG）

工具	描述
upload_document	将 PDF/DOC/DOCX 上传到聊天机器人的知识库（LlamaParse）

对话

工具	描述
list_conversations	列出对话，可按聊天机器人筛选
create_conversation	创建新对话
get_conversation	获取对话详情
update_conversation	更新对话标题
delete_conversation	删除对话及其所有消息
get_conversation_messages	获取对话中的所有消息

小组件历史记录

工具	描述
list_conversation_history	列出小组件对话会话（分页，可按聊天机器人筛选）
get_session_messages	获取小组件对话会话中的所有消息

聊天

工具	描述
send_message	发送消息并获取 AI 回复（自动创建对话）

机器人间连接

工具	描述
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	列出连接到编排机器人的所有专业机器人
update_bot_connection	更新连接的角色、标签、描述或启用状态
disconnect_bot	移除机器人间连接

RAG 配置

工具	描述
get_rag_config	获取 RAG 配置：阈值、分块设置、HyDE、L2、重排序器、系统指令
update_rag_config	更新 RAG 配置（阈值、chunk_size、chunk_strategy、HyDE、L2、重排序器等）

用户和模型

工具	描述
get_user_plan	获取积分余额、无限使用状态、用量统计
list_ai_models	按提供商列出可用 AI 模型及其积分成本

RAG 流水线

ChipsBot 支持完整的检索增强生成流水线，可针对每个机器人单独配置：

• 语义路由（L1）： pgvector + Jina Embeddings v3 — 根据余弦相似度（HNSW 索引）将查询路由到最合适的专业机器人
• HyDE： 对于稀疏或简短的查询，使用 Haiku 生成假设答案，并重新嵌入以提升检索效果
• 分块注入（L2）： 在响应时，仅注入相关性最高的前 K 个知识库分块，而非完整提示词 — 减少 Token 用量，提升质量
• 重排序： 可选的 Jina 交叉编码器重排序器（jina-reranker-v2-base-multilingual），在余弦检索后应用
• 分块策略： char（固定大小）、paragraph（按语义拆分 \n\n）、sentence（按 .!? 拆分）
• 文档上传： 通过 LlamaParse 解析 PDF/DOC/DOCX，并将提取的文本存储为知识库

使用 get_rag_config / update_rag_config 调整每个机器人的所有参数。

机器人间路由

编排机器人可根据角色／描述将问题路由到专业机器人。编排机器人会检测自身响应中的 [ROUTE:uuid] 标签，并将问题委派给匹配的专业机器人，同时传递近期聊天记录作为上下文。

使用 connect_bot 将专业机器人连接到编排机器人，使用 list_bot_connections 查看路由表，并使用 update_bot_connection 调整角色或切换连接的启用／停用状态。

积分系统

ChipsAI 使用基于积分的定价模式：

等级	每条消息所需积分	模型
免费	0	Llama 4 Scout、Llama 3.3 70B、Llama 3.1 8B（Groq）
经济	0.5	Mistral Nemo、DeepSeek Chat
标准	1.0	GPT-4o-mini、Gemini 2.5 Flash、Mistral Small、Claude Haiku 4.5
高级	2.0	GPT-4o、Mistral Large、DeepSeek Reasoner
顶级	3.0	GPT-4.1、Claude Sonnet 4.6、Gemini 2.5 Pro

积分套餐：€5 可购买 150 积分 | €20 可购买 700 积分 | €50 可购买 2000 积分。积分永不过期。使用自己的 API 密钥即可免费使用任意模型（不消耗积分）。

使用示例

配置完成后，可在 Claude 中使用自然语言：

• “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一条测试消息”
• “显示最近 7 天的分析数据”
• “将聊天机器人模型改为 Claude Sonnet 4.6”
• “我的积分余额是多少？”
• “有哪些 AI 模型可用？”
• “将计费机器人连接为我的主编排机器人的专业机器人”
• “列出连接到我的编排机器人的所有专业机器人”
• “显示我的聊天机器人的 RAG 配置”
• “将 RAG 阈值设为 0.5 并启用重排序”
• “启用 L2 分块注入，设置 top_k=5”

身份验证

API 密钥（推荐）： 设置 CHIPSAI_API_KEY，值为从控制面板生成的密钥。密钥会作为 Bearer 令牌发送 — 无需管理令牌。

JWT（旧版）： 使用用户名／密码时，通过 JWT 获取令牌并自动刷新。

许可证

MIT