AI Help AI MCP 服务器
这是一个基于 Model Context Protocol (MCP) 的服务器，允许 AI 代理通过 MCP 协议向其他配置好的大型语言模型（LLM）请求帮助或咨询。
功能特点
- 多模型支持: 内置配置了对多种流行 LLM 的访问（例如 Grok, Gemini, Claude, GPT-4o）。
- 动态工具列表: MCP 服务器会自动列出所有可用的 AI 助手作为独立的工具（例如
ask_grok3,ask_gemini2_5pro）。 - 统一接口: 通过标准的 OpenAI 兼容 API 格式与后端 AI 模型交互。
- 对话历史: 维护简单的内存对话历史（最近 5 轮），为每个模型提供上下文。
- 环境配置: 通过环境变量配置后端 API 代理的 URL 和 Key。
系统要求
- Node.js v18.0.0 或更高版本
您可以通过以下命令验证 Node.js 安装：
node --version # 应显示v18.0.0或更高版本
安装步骤
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克隆或下载本项目代码。
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进入项目根目录。
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安装依赖：
npm install -
构建项目：
npm run build(注意:
npm install通常会自动触发npm run build)
配置说明 (客户端)
此 MCP 服务器本身不读取 .env 文件。您需要在启动此 MCP 服务器的客户端应用程序（例如您的 AI 聊天界面或 MCP 管理工具）中配置以下环境变量：
API_URL: 指向您的 OpenAI 兼容 API 代理服务器的 基础 URL (例如:http://localhost:3000)。服务器代码会自动添加/v1/chat/completions路径。API_KEY: 用于访问您的 API 代理的密钥 (例如:sk-xxxxxxxx)。
客户端配置示例 (例如在 VS Code MCP 插件中)
在您的客户端 MCP 服务器配置界面（类似于您截图中的界面）：
- 名称: 给这个服务器起个名字，例如
求助AI。 - 描述: 简要描述，例如
让 AI 去求助别的 AI。 - 类型: 选择
标准输入/输出 (stdio)。 - 命令: 输入
node。 - 参数: 输入指向本项目 编译后 的
index.js文件的 绝对路径。例如:实际地址\AIHelpAI-MCP\build\index.js(请根据您的实际路径修改)。 - 环境变量:
- 添加
API_URL，值为您的 API 代理 URL (例如http://localhost:3000)。 - 添加
API_KEY，值为您的 API 密钥 (例如sk-xxxxxxxx)。
- 添加
保存配置后，客户端应该能够启动并连接到这个 MCP 服务器。
使用方法
配置并启动服务器后，连接到此 MCP 服务器的 AI 代理将看到一系列可用的工具，格式为 ask_<model_key>，例如：
ask_grok3ask_gemini2_5proask_claude3_7sonnetask_gpt4o
每个工具的描述会说明该 AI 助手的特点和擅长领域。
调用工具时，只需提供一个参数：
prompt(string, required): 您想向该 AI 助手提出的问题或指令。
服务器将使用配置的 API URL 和 Key，结合内置的模型参数和对话历史，向对应的模型发出请求，并将回复返回给调用方。
开发者工具
您可以使用 MCP Inspector 工具来测试服务器（如果已全局安装或使用 npx）：
# 确保设置了 API_URL 和 API_KEY 环境变量
npx @modelcontextprotocol/inspector build/index.js
# 或者，如果全局安装了
mcp-inspector build/index.js
许可证
请参阅项目仓库中的许可证文件。