ChatMCP - MCP 프로토콜을 구현한 크로스 플랫폼 AI 채팅 클라이언트
개요
ChatMCP는 개발자 daodao97이 만든 모델 컨텍스트 프로토콜(Model Context Protocol, MCP)을 구현한 AI 채팅 클라이언트입니다. 이 프로젝트는 다양한 AI 모델과 MCP 서버를 지원하는 통일된 크로스 플랫폼 AI 대화 인터페이스를 제공하여 사용자가 하나의 애플리케이션을 통해 다양한 데이터 소스 및 AI 서비스와 상호 작용할 수 있도록 하는 것을 목표로 합니다.
핵심 기능 및 특징
🌐 모든 플랫폼 지원
- 데스크톱: macOS, Windows, Linux 시스템 지원
- 모바일: iOS 및 Android 앱 제공
- 통일된 경험: 모든 플랫폼에서 일관된 사용자 인터페이스 및 기능 유지
🤖 다양한 AI 모델 통합
- OpenAI 모델: GPT 시리즈 모델 지원
- Claude 모델: Anthropic의 Claude AI 통합
- Ollama 모델: 로컬에 배포된 오픈 소스 모델 지원
- DeepSeek 모델: DeepSeek AI 서비스 통합
- 유연한 구성: 사용자 정의 API 키 및 엔드포인트 지원
🔌 MCP 프로토콜 지원
- MCP 서버 마켓: 내장된 MCP 서버 마켓을 통해 풍부한 데이터 소스 제공
- 자동 설치: MCP 서버를 원클릭으로 설치 및 구성
- SSE 전송: Server-Sent Events (SSE) MCP 전송 프로토콜 지원
- 자동 선택: 요청 처리에 적합한 MCP 서버를 지능적으로 선택
💬 스마트 대화 기능
- 채팅 기록: 전체 대화 기록 저장 및 관리
- 컨텍스트 이해: MCP 프로토콜 기반의 풍부한 컨텍스트 처리
- 다양한 데이터 소스 상호 작용: MCP 서버를 통해 다양한 유형의 데이터와 대화
🎨 사용자 경험 최적화
- 테마 전환: 다크/라이트 테마 지원
- 최신 UI: 우아한 사용자 인터페이스 디자인
- 반응형 레이아웃: 다양한 화면 크기 및 장치에 적응
플랫폼 다운로드 및 설치
Linux 시스템 의존성
sudo apt-get install libsqlite3-0 libsqlite3-dev
빠른 시작
1. 환경 준비
시스템에 다음 도구 중 하나가 설치되어 있는지 확인하십시오.
# uvx 설치
brew install uv
# 또는 npx 설치
brew install node
2. 구성 단계
- LLM API 구성: 설정 페이지에서 LLM API 키 및 엔드포인트 구성
- MCP 서버 설치: MCP 서버 페이지에서 필요한 MCP 서버 설치
- 대화 시작: MCP 서버와 스마트 대화 시작
3. 데이터 저장 위치
- macOS:
~/Library/Application Support/ChatMcp
- Windows:
%APPDATA%\ChatMcp
- Linux:
~/.local/share/ChatMcp
- 모바일: 애플리케이션 문서 디렉토리
4. 앱 초기화
앱 데이터를 초기화하려면 다음 명령을 사용하십시오.
# macOS
rm -rf ~/Library/Application\ Support/ChatMcp
# Windows
rd /s /q "%APPDATA%\ChatMcp"
# Linux
rm -rf ~/.local/share/ChatMcp
개발 가이드
로컬 개발
# 의존성 가져오기
flutter pub get
# macOS 버전 실행
flutter run -d macos
테스트 데이터베이스
프로젝트는 테스트 데이터베이스 파일을 제공합니다. test.db를 다운로드하여 SQLite MCP 서버 기능을 테스트할 수 있습니다.
MCP 서버 구성
MCP 서버 구성 파일은 다음 위치에 있습니다.
~/Library/Application Support/ChatMcp/mcp_server.json
기술 특징
구현된 기능
- ✅ MCP 서버와 대화: 완전한 MCP 프로토콜 구현
- ✅ MCP 서버 마켓: 풍부한 서버 생태계
- ✅ MCP 서버 자동 설치: 간소화된 배포 프로세스
- ✅ SSE MCP 전송 지원: 실시간 통신 기능
- ✅ MCP 서버 자동 선택: 지능형 라우팅 기능
- ✅ 채팅 기록: 완전한 대화 관리
- ✅ 다양한 AI 모델 지원: OpenAI, Claude, Ollama, DeepSeek
- ✅ 테마 전환: 다크/라이트 모드
계획 중인 기능
- 🔄 RAG 기능: 검색 증강 생성
- 🔄 더 나은 UI 디자인: 지속적인 사용자 경험 최적화
활용 시나리오
데이터 분석 및 쿼리
- 데이터베이스 상호 작용: MCP 서버를 통해 다양한 데이터베이스와 자연어 쿼리
- 파일 분석: 다양한 형식의 파일 데이터 분석 및 처리
- API 통합: 타사 API 서비스와 스마트 상호 작용
개발 지원
- 코드 이해: 코드베이스 분석 및 설명
- 문서 쿼리: 기술 문서의 스마트 검색 및 이해
- 시스템 모니터링: MCP 서버를 통해 시스템 상태 모니터링
비즈니스 애플리케이션
- 고객 서비스: 스마트 고객 서비스 시스템 구축
- 지식 관리: 기업 지식 베이스의 스마트 쿼리
- 워크플로우 자동화: 다양한 비즈니스 프로세스 자동화
기술 아키텍처
핵심 기술
- Flutter 프레임워크: 크로스 플랫폼 UI 개발
- MCP 프로토콜: 모델 컨텍스트 프로토콜 구현
- SQLite 데이터베이스: 로컬 데이터 저장
- SSE 프로토콜: 실시간 통신 지원
확장성 설계
- 플러그인 아키텍처: MCP 서버를 통해 기능 확장
- 다양한 모델 지원: 유연한 AI 모델 통합
- 크로스 플랫폼 호환성: 통일된 코드베이스로 다양한 플랫폼 지원
요약
ChatMCP는 AI 채팅 클라이언트 발전의 새로운 방향을 제시합니다. MCP 프로토콜을 구현함으로써 통일된 AI 대화 인터페이스를 제공할 뿐만 아니라 확장 가능한 AI 생태계를 구축합니다. 크로스 플랫폼 지원과 다양한 AI 모델 통합은 다양한 사용자의 요구를 충족시킬 수 있으며, MCP 서버 마켓은 사용자에게 풍부한 데이터 소스와 기능 확장을 제공합니다.