ChatMCP - 实现MCP协议的跨平台AI聊天客户端

概述

ChatMCP是一个实现了模型上下文协议(Model Context Protocol, MCP)的AI聊天客户端，由开发者daodao97创建。该项目旨在提供一个统一的跨平台AI对话界面，支持多种AI模型和MCP服务器，让用户能够通过一个应用程序与不同的数据源和AI服务进行交互。

核心功能与特性

🌐 全平台支持

• 桌面端：支持macOS、Windows、Linux系统
• 移动端：提供iOS和Android应用
• 统一体验：所有平台保持一致的用户界面和功能

🤖 多AI模型集成

• OpenAI模型：支持GPT系列模型
• Claude模型：集成Anthropic的Claude AI
• Ollama模型：支持本地部署的开源模型
• DeepSeek模型：集成DeepSeek AI服务
• 灵活配置：支持自定义API密钥和端点

🔌 MCP协议支持

• MCP服务器市场：内置MCP服务器市场，提供丰富的数据源
• 自动安装：一键安装和配置MCP服务器
• SSE传输：支持Server-Sent Events (SSE) MCP传输协议
• 自动选择：智能选择合适的MCP服务器处理请求

💬 智能对话功能

• 聊天历史：完整的对话记录保存和管理
• 上下文理解：基于MCP协议的丰富上下文处理
• 多数据源交互：通过MCP服务器与不同类型的数据进行对话

🎨 用户体验优化

• 主题切换：支持深色/浅色主题
• 现代化UI：优雅的用户界面设计
• 响应式布局：适配不同屏幕尺寸和设备

平台下载与安装

平台	下载方式	备注
macOS	Release	直接下载安装包
Windows	Release	直接下载安装包
Linux	Release	需要安装依赖库
iOS	TestFlight	测试版本
Android	Release	直接下载APK

Linux系统依赖

sudo apt-get install libsqlite3-0 libsqlite3-dev

快速开始

1. 环境准备

确保系统已安装以下工具之一：

# 安装uvx
brew install uv

# 或安装npx
brew install node

2. 配置步骤

1. 配置LLM API：在设置页面配置您的LLM API密钥和端点
2. 安装MCP服务器：从MCP服务器页面安装所需的MCP服务器
3. 开始对话：与MCP服务器进行智能对话

3. 数据存储位置

• macOS: ~/Library/Application Support/ChatMcp
• Windows: %APPDATA%\ChatMcp
• Linux: ~/.local/share/ChatMcp
• 移动端: 应用程序文档目录

4. 重置应用

如需重置应用数据，可使用以下命令：

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

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

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

开发指南

本地开发

# 获取依赖
flutter pub get

# 运行macOS版本
flutter run -d macos

测试数据库

项目提供了测试数据库文件，可以下载 test.db 来测试SQLite MCP服务器功能。

MCP服务器配置

MCP服务器的配置文件位于：

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

技术特性

已实现功能

• ✅ 与MCP服务器对话：完整的MCP协议实现
• ✅ MCP服务器市场：丰富的服务器生态
• ✅ 自动安装MCP服务器：简化部署流程
• ✅ SSE MCP传输支持：实时通信能力
• ✅ 自动选择MCP服务器：智能路由功能
• ✅ 聊天历史记录：完整的对话管理
• ✅ 多AI模型支持：OpenAI、Claude、Ollama、DeepSeek
• ✅ 主题切换：深色/浅色模式

规划中功能

• 🔄 RAG功能：检索增强生成
• 🔄 更好的UI设计：持续优化用户体验

应用场景

数据分析与查询

• 数据库交互：通过MCP服务器与各种数据库进行自然语言查询
• 文件分析：分析和处理各种格式的文件数据
• API集成：与第三方API服务进行智能交互

开发辅助

• 代码理解：分析和解释代码库
• 文档查询：智能搜索和理解技术文档
• 系统监控：通过MCP服务器监控系统状态

业务应用

• 客户服务：构建智能客服系统
• 知识管理：企业知识库的智能查询
• 工作流自动化：自动化各种业务流程

技术架构

核心技术

• Flutter框架：跨平台UI开发
• MCP协议：模型上下文协议实现
• SQLite数据库：本地数据存储
• SSE协议：实时通信支持

扩展性设计

• 插件化架构：通过MCP服务器扩展功能
• 多模型支持：灵活的AI模型集成
• 跨平台兼容：统一的代码库支持多平台

总结

ChatMCP代表了AI聊天客户端发展的新方向，通过实现MCP协议，它不仅提供了统一的AI对话界面，更重要的是构建了一个可扩展的AI生态系统。其跨平台支持和多AI模型集成使其能够满足不同用户的需求，而MCP服务器市场则为用户提供了丰富的数据源和功能扩展。