Grok

🚀 Grok MCP プラグイン

このプラグインは、Model Context Protocol (MCP) を通じて、Cline から直接 Grok AI の強力な機能を簡単に利用できるようにします。

✨ 主な機能

このプラグインは、MCP インターフェースを通じて3つの強力なツールを提供します。

1. チャット応答生成 - Grok の言語モデルを使用してテキスト応答を生成します。
2. 画像理解 - Grok の視覚機能を使って画像を分析します。
3. 関数呼び出し - ユーザーの入力に基づいて Grok が関数を呼び出します。

📦 インストール

前提条件

• Node.js (v16 以上)
• Grok AI API キー（console.x.ai から取得）
• MCP をサポートする Cline

インストール手順

1. このリポジトリをクローンします。

   git clone https://github.com/Bob-lance/grok-mcp.git
   cd grok-mcp
   

2. 依存関係をインストールします。

   npm install
   

3. プロジェクトをビルドします。

   npm run build
   

4. MCP サーバーをあなたの Cline MCP 設定に追加します。

   VSCode Cline 拡張機能の場合は、以下のファイルを編集します。

   ~/Library/Application Support/Code/User/globalStorage/saoudrizwan.claude-dev/settings/cline_mcp_settings.json
   

   以下の設定を追加します。

   {
     "mcpServers": {
       "grok-mcp": {
         "command": "node",
         "args": ["/path/to/grok-mcp/build/index.js"],
         "env": {
           "XAI_API_KEY": "your-grok-api-key"
         },
         "description": "Grok AI MCP Server"
       }
     }
   }
   

   /path/to/grok-mcp を実際のプロジェクトパスに、your-grok-api-key をあなたの Grok API キーに置き換えてください。

💻 使用例

基本的な使用法

チャット応答生成

interface ChatCompletionParams {
  model?: string;
  temperature?: number;
  max_tokens?: number;
}

画像理解

interface ImageUnderstandingParams {
  prompt: string;
  image_url?: string;
  base64_image?: string;
  model?: string;
}

関数呼び出し

interface FunctionCallingParams {
  messages: Message[];
  tools: Tool[];
  tool_choice?: 'auto' | 'required' | 'none';
  model?: string;
}

🔧 技術詳細

プロジェクト構造

• src/index.ts - メインサーバーの実装
• src/grok-api-client.ts - Grok API クライアントの実装

ビルド

npm run build

実行

XAI_API_KEY="your-grok-api-key" node build/index.js

📄 ライセンス

このプロジェクトは MIT ライセンスの下で公開されています。詳細については LICENSE ファイルを参照してください。

謝辞

• Model Context Protocol
• Grok AI