Chat Anything

     

chat-anything

A terminal-based, highly modular chatbot leveraging MCP to connect to any API.

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目录

• 关于项目

- 动机 - 构建于

• 入门指南

- 先决条件 - 安装 - 配置

• 用法
• 特性
• 路线图
• 贡献
• 许可证
• 联系
• 致谢

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关于项目

聊什么都行 是一个模块化和灵活的终端聊天机器人框架。其核心思想是提供一种使用以下方式连接到任意API（或本地模块）的方法 主控程序 （模型上下文协议）。

该项目旨在使交换或添加新的LLM后端（如OpenAI、自定义LLM、第三方API）和第三方MCP服务器变得容易，而无需每次重写整个项目。

动机

• 为聊天机器人实验构建一个干净、可扩展的架构
• 将“前端”（终端接口）与“后端”（LLM、API服务）解耦
• 支持MCP级别的自定义配置、链接、路由和逻辑

构建于

使用的一些主要工具、框架和语言：

• Types/JavaScript
• Node.js
• MCP（作为模块化抽象层）
• dotenv（用于环境变量）
• JSON配置文件

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入门指南

先决条件

您需要：

• Git
• Node.js（22.16或更高版本）
• npm（10.9.2或更高版本）

安装

1. 克隆存储库：

git clone https://github.com/LucyJuza/chat-anything.git

1. 切换到项目源目录：

cd chat-anything/src/chat-anything

1. 根据您的操作系统安装项目依赖项：

# macOS / Linux
chmod +x install.sh
./install.sh
# Windows
.\install.bat

配置

在运行之前，您应该设置环境变量和配置文件。

.env 文件

创建一个 .env 根目录中的文件（如果不存在），并包含以下密钥：

OPENAI_KEY=your_openai_api_key
LLM=the_model_you_want_to_use

MCPConfig.json src/聊天生活/MCPconfig.json

此文件定义了聊天机器人可以连接的MCP服务器。示例结构：

{
  "servers": [
    {
      "name": "MCP Server 1 Name",
      "URL": "URL of the distant MCP server",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer yourtoken"
      }
    },
    {
      "name": "MCP Server 2 Name",
      "command": "command to be executed",
      "args": ["arg1", "arg2"],
      "env": {
        "KEY1": "Value or Placeholder",
        "KEY2": "Value or Placeholder"
      }
    }
  ]
}

• 如果 URL 它使用HTTP传输。
• 否则，它将在本地执行命令（stdin/stdout），传递args和env变量。

您可以覆盖 env 命令行中的变量；env中的变量被系统环境变量覆盖。

系统提示模板

您可以通过文件自定义系统提示 src/聊天任何东西/SYSTEM_PROMPT_BASE.txt.

用法

用一个简单的命令在任何地方启动程序：

chat-anything

运行后，您首先选择要连接的服务器，然后键入消息，聊天机器人会在需要时使用MCP工具进行应答。

特性

• 模块化架构：独立的接口和后端
• 支持多个MCP服务器
• 能够使用简单的环境变量在不同的LLM后端之间进行链接或切换
• 通过JSON+.env轻松配置和定制
• 可定制的系统提示，以满足您的特定需求
• 简单的终端界面（轻量级）

路线图

以下是未来改进的一些想法：

• 添加图形用户界面（网络或桌面）
• （UX）支持逐个令牌输出流式令牌
• 使用MCP支持的oAuth标准在MCP客户端中添加身份验证
• 更好的错误处理、回退策略

如果你愿意，你可以在存储库中看到未解决的问题和功能请求。

贡献

欢迎投稿！贡献：

• 分叉项目
• 创建功能分支(git checkout -b feature/YourFeature)
• 提交您的更改(git commit -m 'Add some feature')
• 推到您的分支(git push origin feature/YourFeature)
• 打开拉取请求

请确保您的贡献包括测试（如适用）和需要时的文档更新。

许可证

该项目已获得麻省理工学院许可。

联系

露西·朱赞/露西·朱萨：https://github.com/LucyJuza