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Hivechat

HiveChat是一个专为中小团队设计的AI聊天应用,支持多种大模型服务商,提供分组管理、Token限额、第三方登录等功能。
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什么是MCP服务器?

MCP服务器是一种轻量级、高性能的中间件,用于管理和优化AI大模型的上下文交互。它允许用户通过统一接口调用多种AI模型,简化复杂配置,提升工作效率。

如何使用MCP服务器?

只需几步即可完成配置和启动:安装依赖、初始化数据库、配置模型和服务商,最后运行服务。无需深入了解底层技术,即可快速上手。

适用场景

适用于中小型团队、教育机构或个人开发者,特别适合需要跨模型协作、统一管理AI资源的场景。

主要功能

多模型支持兼容主流AI模型,如OpenAI、Claude、Gemini等,并支持自定义添加其他模型。
上下文管理智能保存和恢复对话上下文,确保连续性和一致性。
权限控制按用户分组分配模型访问权限及Token限额,灵活满足团队需求。
MCP协议基于标准化的MCP协议,实现高效的数据传输和模型交互。

优势与局限性

优势
易于集成和扩展
统一管理多种AI模型
支持自定义配置
高效的上下文处理能力
局限性
对高并发请求可能需要优化
某些高级功能需额外付费
初次配置需要一定学习成本

如何使用

安装依赖
克隆项目代码并安装所需的依赖库。
初始化数据库
运行初始化脚本以创建数据库表结构。
配置模型和服务商
编辑.env文件,填写API密钥及相关配置。
启动服务
运行开发模式或构建生产环境。

使用案例

查询天气预报通过MCP调用AI模型获取指定城市的天气情况。
思维链推理利用DeepSeek的思维链能力解决复杂问题。

常见问题

MCP服务器支持哪些模型?
如何添加新的AI模型?
是否支持多语言输入?

相关资源

GitHub仓库
项目源码和文档
在线演示
体验MCP服务器的实际效果
用户手册
详细的操作指南
安装
复制以下命令到你的Client进行配置
注意:您的密钥属于敏感信息,请勿与任何人分享。
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