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Tiny Chat

Tiny Chat是一个Python开发的聊天应用,支持开发模式安装和打包安装,提供Web界面和数据库功能,并集成MCP服务和OpenAI API的RAG服务。
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什么是MCP服务器?

MCP服务器是一种用于管理和协调多个模型上下文的服务。它允许用户在不同模型之间无缝切换,而无需重复加载数据。

如何使用MCP服务器?

您只需配置MCP服务器并运行相关命令即可开始使用。MCP支持多种模型和服务集成。

适用场景

适用于需要跨模型协作的复杂任务,如聊天机器人、问答系统和多语言翻译。

主要功能

模型上下文管理动态加载和管理不同模型的上下文数据。
多模型集成支持多种模型的统一接口,便于开发者快速接入。
实时交互实时响应用户请求,提升用户体验。

优势与局限性

优势
简化多模型协作流程
提高模型切换效率
增强对话连续性
局限性
需要额外的配置和部署
对硬件性能有一定要求

如何使用

安装MCP服务器
确保已安装Python 3.10及以上版本,并运行安装命令。
启动MCP服务
使用Streamlit或独立API方式启动服务。
配置环境变量
设置必要的环境变量,例如数据库路径。

使用案例

示例1: 启动MCP服务通过Streamlit运行MCP服务。
示例2: 查询API通过OpenAI Chat API RAG Server发送查询请求。

常见问题

MCP服务器支持哪些操作系统?
如何升级MCP服务器版本?
是否可以自定义模型集成?

相关资源

MCP服务器文档
详细的安装和使用指南。
GitHub代码仓库
开源代码和示例项目。
技术博客
深入解析MCP技术原理。
安装
复制以下命令到你的Client进行配置
{
  "mcpServers": {
    "tiny-chat": {
      "command": "/path/to/tiny_chat/.venv/bin/tiny-chat-mcp",
      "env": {
        "DB_CONFIG": "/path/to/tiny_chat/database_config.json"
      }
    }
  }
}
注意:您的密钥属于敏感信息,请勿与任何人分享。
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