Deepchat
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Deepchat

DeepChat是一款功能強大的跨平臺AI助手,支持多種雲LLM和本地模型部署,具備豐富的聊天機器人功能和搜索擴展能力。
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什麼是MCP服務器?

MCP服務器是一個集成了多種功能的模型控制器平臺,用於管理和控制本地和雲端的LLM(大型語言模型)。它允許用戶通過圖形化界面輕鬆配置和運行模型,無需複雜的命令行操作。

如何使用MCP服務器?

使用MCP服務器非常簡單,只需安裝後即可通過圖形界面添加、管理和運行模型。支持多種協議和服務,包括StreamableHTTP、SSE、Stdio等。

適用場景

MCP服務器適用於需要高效管理和運行多種LLM的場景,例如企業內部知識庫查詢、多模型集成開發以及複雜業務流程自動化。

主要功能

本地模型管理
支持通過圖形化界面下載、部署和運行本地模型,如Ollama。
MCP服務支持
內置Node.js運行環境,支持npx-like服務,無需額外配置。
工具調用支持
提供詳細的工具調用調試窗口,自動格式化工具參數和返回數據。
流式協議支持
支持StreamableHTTP、SSE、Stdio等多種流式協議。
優勢
用戶友好的配置界面,簡化模型管理。
支持多協議和多模型集成,提高開發效率。
內置工具支持,減少二次安裝需求。
豐富的可視化功能,便於監控和調試。
侷限性
對某些高級功能可能需要一定的技術背景。
依賴網絡環境,離線模式功能有限。
資源佔用較高,適合高性能設備使用。

如何使用

安裝MCP服務器
下載並安裝DeepChat,確保已安裝Node.js環境。
配置模型
通過圖形化界面添加模型源,如Ollama、DeepSeek等。
啟動服務
運行MCP服務,開始管理和調用模型。

使用案例

本地模型管理
通過MCP服務器管理本地Ollama模型。
遠程API模型服務
通過MCP服務器連接到遠程API模型。

常見問題

如何添加新的模型源?
MCP服務器是否支持離線模式?
如何查看已添加的模型列表?

相關資源

MCP服務器官方文檔
MCP服務器的詳細使用指南。
GitHub 代碼倉庫
MCP服務器的開源代碼庫。
視頻教程
快速上手MCP服務器的視頻教程。

安裝

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