Chat

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截图

Web UI

QQ 机器人对接（NapCat + OpenAI API）

通过 NapCat 接入 QQ，调用 MCP Chat 的 OpenAI 兼容 API，实现 QQ 机器人与 IDE AI 对话。

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它能干什么

你的 IDE (Windsurf / Cursor / Copilot / Claude Code)
        ↕ MCP 协议
   ┌────────────────┐
   │   server.py    │──> Web UI (多会话聊天界面)
    │   (MCP 网关)   │──> OpenAI / Anthropic 兼容 API (/v1/chat/completions · /v1/responses · /v1/messages)
   │                │──> WebSocket 实时推送
   └────────────────┘
         ↕
  QQ 机器人 / 飞书Bot / Continue 插件 / 自动化脚本 / ...

核心原理：一次对话，无限调用

MCP Chat 通过 MCP 协议让 IDE 里的 AI 进入一个 chat() 循环 — 本质上是一次永不结束的对话。在这个对话内，外部可以通过 Web UI 或 API 无限次与 AI 交互。

各 IDE 的计费方式不同，利用 MCP Chat 的效果也不同：

IDE	计费方式	配合 MCP Chat 的效果
GitHub Copilot	按请求次数（Agent 模式无限）	✅ Agent 模式下 完全无限，每次交互消耗 1 次请求，但无上限
Cursor Pro	有月度额度（快/慢请求）	✅ 超额后会降速但不会停止，对话内可一直工作
Windsurf Pro	有 credits 额度	⚠️ 消耗 credits，用完需等额度刷新
Claude Code	按 API token 计费	⚠️ 每次交互消耗 token，按量付费

💡 最佳搭配：GitHub Copilot（无限请求）+ MCP Chat = 免费无限 AI API 服务

功能特性

• Web UI — 浏览器里和 IDE AI 聊天，支持 Markdown 渲染、代码高亮、图片上传、多会话管理
• OpenAI / Anthropic 兼容 API — 支持 /v1/chat/completions、/v1/responses、/v1/messages，支持流式响应，可对接 OpenAI SDK 与 Anthropic SDK
• 多 IDE 支持 — Windsurf、Cursor、GitHub Copilot、Claude Code / Desktop 同时连接，各自独立会话
• 零配置启动 — Web UI 已预构建，安装依赖后直接运行
• 单文件后端 — 整个服务端只有一个 server.py，无框架依赖，易于理解和二次开发

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快速开始

安装

git clone https://github.com/maile456/mcp-chat.git
cd mcp-chat

# 安装 Python 依赖
pip install mcp[cli] websockets

# 启动服务
python server.py

Web UI 已预构建在 web-ui/dist/ 中，无需 Node.js 环境。 如需修改前端：cd web-ui && npm install && npm run build

启动成功

[MCP Chat] API endpoint: http://127.0.0.1:8080/v1/chat/completions
[MCP Chat] Responses endpoint: http://127.0.0.1:8080/v1/responses
[MCP Chat] Anthropic endpoint: http://127.0.0.1:8080/v1/messages
[MCP Chat] Models endpoint: http://127.0.0.1:8080/v1/models
INFO     Application startup complete.

地址	说明
http://127.0.0.1:8080	Web UI 聊天界面
http://127.0.0.1:8080/mcp	MCP 端点（IDE 连这个）
http://127.0.0.1:8080/v1/chat/completions	OpenAI 兼容 API
http://127.0.0.1:8080/v1/responses	OpenAI Responses API
http://127.0.0.1:8080/v1/messages	Anthropic Messages API
ws://127.0.0.1:8081	WebSocket 实时推送

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IDE 配置

复制下面的 JSON，粘贴到对应配置文件即可。

Windsurf

文件：~/.codeium/windsurf/mcp_config.json

{
  "mcpServers": {
    "mcp-chat": {
      "serverUrl": "http://127.0.0.1:8080/mcp"
    }
  }
}

Cursor

文件：~/.cursor/mcp.json

{
  "mcpServers": {
    "mcp-chat": {
      "url": "http://127.0.0.1:8080/mcp"
    }
  }
}

VS Code (GitHub Copilot)

文件：~/.vscode/mcp.json

{
  "servers": {
    "mcp-chat": {
      "type": "http",
      "url": "http://127.0.0.1:8080/mcp"
    }
  }
}

在项目 .vscode/settings.json 中添加：

{
  "chat.tools.global.autoApprove": true,
  "chat.tools.terminal.autoApprove": { ".*": true },
  "github.copilot.chat.agent.maxRequests": 99999
}

Claude Code

claude mcp add mcp-chat --transport http http://127.0.0.1:8080/mcp

Claude Desktop

文件：%APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json (Windows) / ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json (macOS)

方式一：HTTP 传输（推荐，需先启动 server.py）

{
  "mcpServers": {
    "mcp-chat": {
      "url": "http://127.0.0.1:8080/mcp"
    }
  }
}

方式二：Stdio 传输（自动启动）

{
  "mcpServers": {
    "mcp-chat": {
      "command": "python",
      "args": ["/path/to/mcp-chat/server.py"],
      "env": {}
    }
  }
}

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使用方法

配置好 IDE 后，在 AI 对话中输入：

调用 get_prompt 获取工作流程，然后调用 chat 工具与我对话

AI 会自动进入循环：发消息到 Web UI → 等你回复 → 执行任务 → 再发消息 → ...

浏览器打开 http://127.0.0.1:8080 即可开始聊天。

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OpenAI / Anthropic 兼容 API

IDE 中的 AI 进入 chat() 循环后，你可以通过标准 OpenAI API 与它交互。

curl

curl http://127.0.0.1:8080/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model":"cascade","messages":[{"role":"user","content":"你好"}]}'

# OpenAI Responses
curl http://127.0.0.1:8080/v1/responses \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model":"gpt-5.3-codex","input":"你好"}'

# Anthropic Messages
curl http://127.0.0.1:8080/v1/messages \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model":"claude-sonnet-4-20250514","max_tokens":1024,"messages":[{"role":"user","content":"你好"}]}'

Python

from openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="http://127.0.0.1:8080/v1", api_key="no-key")

# 普通请求
r = client.chat.completions.create(
    model="cascade",
    messages=[{"role": "user", "content": "你好"}]
)
print(r.choices[0].message.content)

# 流式请求
stream = client.chat.completions.create(
    model="cascade",
    messages=[{"role": "user", "content": "写一个快排"}],
    stream=True
)
for chunk in stream:
    print(chunk.choices[0].delta.content or "", end="")

API 认证（可选）

# 设置环境变量启用 API Key
MCP_API_KEY=your-secret-key python server.py

client = OpenAI(base_url="http://127.0.0.1:8080/v1", api_key="your-secret-key")

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使用场景

场景	说明
个人 AI 助手	在浏览器中与 IDE AI 对话，不受 IDE 界面限制
QQ 机器人	通过 NapCat + OpenAI API 接入 QQ，实现 AI 聊天机器人
VS Code + Continue	同事在 VS Code 中通过 Continue 插件接入你的 API，获得 Copilot 级体验
自动化脚本	CI/CD 代码审查、批量文档生成等

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架构

mcp-chat/
├── server.py              # 核心服务 (MCP + HTTP + WebSocket + API)
├── web-ui/                # Vue 3 + TailwindCSS 前端
│   ├── src/
│   │   ├── components/    # Vue 组件
│   │   ├── composables/   # 组合式函数
│   │   └── App.vue
│   ├── dist/              # 预构建产物 (开箱即用)
│   └── package.json
└── README.md

技术栈

层	技术
后端	Python · FastMCP · Starlette · WebSocket
前端	Vue 3 · TailwindCSS · Markdown-it · Highlight.js · Lucide Icons
协议	MCP (Streamable HTTP) · WebSocket · SSE
API	OpenAI Chat Completions 兼容

MCP 工具

工具	参数	说明
get_prompt	—	返回 Chat 工作流规则
chat	ai_message (必填), model, source, project	发送消息到 Web UI 并等待用户回复

API 端点

方法	路径	说明
POST	/v1/chat/completions	OpenAI 兼容 Chat API
POST	/v1/responses	OpenAI 兼容 Responses API
POST	/v1/messages	Anthropic 兼容 Messages API
GET	/v1/models	模型列表
POST	/mcp	MCP Streamable HTTP 端点
GET	/poll	长轮询状态更新
POST	/submit	提交用户回复
GET	/history	获取会话历史

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常见问题 & 原理

MCP Chat 注册了一个 chat() 工具。IDE 的 AI 调用这个工具后，server.py 会把 AI 发来的消息推送到 Web UI，然后阻塞等待用户回复。用户回复后，工具返回结果给 AI，AI 处理后再次调用 chat() — 形成一个无限循环。

AI 调用 chat("你好") → server 推送到 Web UI → 用户回复 "帮我写代码"
→ chat() 返回用户的回复 → AI 处理并再次调用 chat("这是代码...") → ...

整个过程对 IDE 来说只是「一次对话中反复调用同一个工具」，所以只消耗一次对话额度。

GitHub Copilot Agent 模式允许 AI 在一次对话中无限次调用工具（maxRequests 可设为 99999）。MCP Chat 的 chat() 工具每次调用算 1 次请求，但 Agent 模式不设上限，所以可以无限循环。

其他 IDE 也能用，但各有限制：Cursor 超额降速、Windsurf 消耗 credits、Claude Code 按 token 计费。

server.py 内置了 /v1/chat/completions、/v1/responses、/v1/messages 端点。收到 API 请求后，server 会把消息注入到当前 chat() 循环中，等 AI 回复后再包装成对应格式返回。支持流式（SSE）和非流式响应。

本质上是：外部 API 请求 → server 转发给 IDE AI → AI 回复 → server 包装成 OpenAI/Anthropic 格式返回。

Web UI 随时可用（查看历史、管理会话等）。但要让 AI 回复，需要 IDE 中有 AI 在 chat() 循环中运行。API 同理 — 没有 AI 在线时请求会超时。

取决于你的 IDE 订阅。MCP Chat 本身不限制模型 — IDE 用什么模型，MCP Chat 就用什么模型。例如 Copilot 支持 GPT-4o、Claude Sonnet、Gemini 等；Cursor 支持 Claude、GPT 系列。

Web UI 支持多会话，每个用户可以独立聊天。但每个 IDE 连接同时只能处理一个 chat() 循环。如果需要多人并发，可以开多个 IDE 实例，每个跑一个 server。

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# 开发前端
cd web-ui && npm install && npm run dev

# 后端
python server.py

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License

MIT