ChatMCP - Cliente de Chat AI Multiplataforma com Implementação do Protocolo MCP

Visão Geral

O ChatMCP é um cliente de chat AI que implementa o Protocolo de Contexto do Modelo (Model Context Protocol, MCP), criado pelo desenvolvedor daodao97. Este projeto visa fornecer uma interface de diálogo AI unificada e multiplataforma, suportando vários modelos de AI e servidores MCP, permitindo que os usuários interajam com diferentes fontes de dados e serviços de AI através de um único aplicativo.

Funcionalidades e Características Principais

🌐 Suporte Multiplataforma

• Desktop: Suporta macOS, Windows e Linux
• Mobile: Oferece aplicativos para iOS e Android
• Experiência Unificada: Interface de usuário e funcionalidades consistentes em todas as plataformas

🤖 Integração de Múltiplos Modelos de AI

• Modelos OpenAI: Suporta modelos da série GPT
• Modelos Claude: Integra o Claude AI da Anthropic
• Modelos Ollama: Suporta modelos de código aberto implantados localmente
• Modelos DeepSeek: Integra o serviço DeepSeek AI
• Configuração Flexível: Suporta chaves de API e endpoints personalizados

🔌 Suporte ao Protocolo MCP

• Mercado de Servidores MCP: Mercado de servidores MCP integrado, oferecendo uma rica variedade de fontes de dados
• Instalação Automática: Instalação e configuração de servidores MCP com um clique
• Transmissão SSE: Suporta o protocolo de transmissão MCP Server-Sent Events (SSE)
• Seleção Automática: Seleção inteligente do servidor MCP apropriado para processar solicitações

💬 Funcionalidades de Diálogo Inteligente

• Histórico de Chat: Salvamento e gerenciamento completos do histórico de conversas
• Compreensão de Contexto: Processamento de contexto rico baseado no protocolo MCP
• Interação com Múltiplas Fontes de Dados: Diálogo com diferentes tipos de dados através de servidores MCP

🎨 Otimização da Experiência do Usuário

• Troca de Temas: Suporta temas escuro/claro
• UI Moderna: Design de interface de usuário elegante
• Layout Responsivo: Adapta-se a diferentes tamanhos de tela e dispositivos

Download e Instalação por Plataforma

Plataforma	Método de Download	Observações
macOS	Release	Baixe o pacote de instalação diretamente
Windows	Release	Baixe o pacote de instalação diretamente
Linux	Release	Requer a instalação de bibliotecas de dependência
iOS	TestFlight	Versão de teste
Android	Release	Baixe o APK diretamente

Dependências do Sistema Linux

sudo apt-get install libsqlite3-0 libsqlite3-dev

Início Rápido

1. Preparação do Ambiente

Certifique-se de que um dos seguintes utilitários esteja instalado no sistema:

# Instale uvx
brew install uv

# Ou instale npx
brew install node

2. Etapas de Configuração

1. Configurar API LLM: Configure sua chave de API LLM e endpoint na página de configurações
2. Instalar Servidor MCP: Instale o servidor MCP necessário na página de servidores MCP
3. Iniciar Diálogo: Inicie um diálogo inteligente com o servidor MCP

3. Local de Armazenamento de Dados

• macOS: ~/Library/Application Support/ChatMcp
• Windows: %APPDATA%\ChatMcp
• Linux: ~/.local/share/ChatMcp
• Mobile: Diretório de documentos do aplicativo

4. Redefinir o Aplicativo

Para redefinir os dados do aplicativo, você pode usar os seguintes comandos:

# macOS
rm -rf ~/Library/Application\ Support/ChatMcp

# Windows
rd /s /q "%APPDATA%\ChatMcp"

# Linux
rm -rf ~/.local/share/ChatMcp

Guia de Desenvolvimento

Desenvolvimento Local

# Obter dependências
flutter pub get

# Executar a versão macOS
flutter run -d macos

Banco de Dados de Teste

O projeto fornece um arquivo de banco de dados de teste, que pode ser baixado test.db para testar a funcionalidade do servidor SQLite MCP.

Configuração do Servidor MCP

O arquivo de configuração do servidor MCP está localizado em:

~/Library/Application Support/ChatMcp/mcp_server.json

Características Técnicas

Funcionalidades Implementadas

• ✅ Diálogo com Servidor MCP: Implementação completa do protocolo MCP
• ✅ Mercado de Servidores MCP: Ecossistema rico de servidores
• ✅ Instalação Automática de Servidores MCP: Simplifica o processo de implantação
• ✅ Suporte à Transmissão SSE MCP: Capacidade de comunicação em tempo real
• ✅ Seleção Automática de Servidores MCP: Funcionalidade de roteamento inteligente
• ✅ Histórico de Conversas: Gerenciamento completo de diálogos
• ✅ Suporte a Múltiplos Modelos de AI: OpenAI, Claude, Ollama, DeepSeek
• ✅ Troca de Temas: Modo escuro/claro

Funcionalidades Planejadas

• 🔄 Funcionalidade RAG: Geração Aprimorada por Recuperação (Retrieval-Augmented Generation)
• 🔄 Melhor Design de UI: Otimização contínua da experiência do usuário

Cenários de Aplicação

Análise e Consulta de Dados

• Interação com Banco de Dados: Consulta em linguagem natural com vários bancos de dados através de servidores MCP
• Análise de Arquivos: Análise e processamento de dados de arquivos em vários formatos
• Integração de API: Interação inteligente com serviços de API de terceiros

Auxílio ao Desenvolvimento

• Compreensão de Código: Análise e explicação de bases de código
• Consulta de Documentação: Pesquisa e compreensão inteligentes de documentação técnica
• Monitoramento de Sistema: Monitoramento do estado do sistema através de servidores MCP

Aplicações de Negócios

• Atendimento ao Cliente: Construção de sistemas de atendimento ao cliente inteligentes
• Gestão do Conhecimento: Consulta inteligente da base de conhecimento da empresa
• Automação de Fluxo de Trabalho: Automação de vários processos de negócios

Arquitetura Técnica

Tecnologias Principais

• Framework Flutter: Desenvolvimento de UI multiplataforma
• Protocolo MCP: Implementação do Protocolo de Contexto do Modelo
• Banco de Dados SQLite: Armazenamento de dados local
• Protocolo SSE: Suporte à comunicação em tempo real

Design de Extensibilidade

• Arquitetura de Plugins: Expansão de funcionalidades através de servidores MCP
• Suporte a Múltiplos Modelos: Integração flexível de modelos de AI
• Compatibilidade Multiplataforma: Base de código unificada suporta múltiplas plataformas

Conclusão

O ChatMCP representa uma nova direção no desenvolvimento de clientes de chat AI. Ao implementar o protocolo MCP, ele não apenas fornece uma interface de diálogo AI unificada, mas, mais importante, constrói um ecossistema AI expansível. Seu suporte multiplataforma e integração de múltiplos modelos de AI permitem que ele atenda às necessidades de diferentes usuários, enquanto o mercado de servidores MCP oferece aos usuários uma rica variedade de fontes de dados e expansões de funcionalidades.