Speakeasy
2025.01.06
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JavaScriptAI 集成聊天服务开发效率
mistral-mcp-server-example 是一个基于 TypeScript 的 MCP 服务器示例，主要用于与 Mistral AI 平台进行交互。它提供了两种工具，分别支持纯文本输入以及文本和图像输入的聊天功能。该项目展示了如何创建一个符合 Model Context Protocol (MCP) 标准的服务器，适用于开发者和研究人员快速集成 Mistral AI 的能力。
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Overview
基本能力
产品定位
mistral-mcp-server-example 是一个用于与 Mistral AI 平台交互的 MCP 服务器示例，旨在帮助开发者快速集成 Mistral 的聊天功能。
核心功能
- 提供两种聊天工具：
mistral_chat_text：支持纯文本输入的聊天功能。mistral_chat_image：支持文本和图像输入的聊天功能（图像需通过公共 URL 提供）。- 支持通过 MCP 协议与客户端交互。
- 提供开发环境自动重建功能。
适用场景
- 开发者需要快速集成 Mistral AI 的聊天功能。
- 研究人员需要测试 Mistral 的多模态（文本+图像）能力。
- 任何需要与 Mistral AI 交互的 MCP 兼容应用。
工具列表
mistral_chat_text：- 能力：接受模型名称和文本输入数组，返回 Mistral 的文本响应。
mistral_chat_image：- 能力：接受模型名称以及文本和图像输入数组（图像需通过公共 URL），返回 Mistral 的文本响应。
常见问题解答
- 如何获取 Mistral API 密钥？
- 通过访问 mistral.ai 注册获取。
- 如何调试 MCP 服务器？
- 推荐使用 MCP Inspector 工具，可通过
npm run inspector启动。
使用教程
使用依赖
- Node.js (测试版本 v20.17.10)
- 支持工具的 MCP 客户端（推荐 Claude 桌面应用或 Cline VSCode 扩展）
安装教程
- 克隆项目并安装依赖：
bash npm install - 构建服务器：
bash npm run build - 开发模式（自动重建）：
bash npm run watch - 配置 Mistral API 密钥：
bash cp .env.example .env open .env然后在.env文件中设置：bash MISTRAL_API_KEY="YOUR_MISTRAL_API_KEY"
调试方式
- 使用 MCP Inspector 进行调试：
bash npm run inspector - 访问提供的 URL 使用浏览器调试工具。