Deepchat

DeepChat是一款功能强大的跨平台AI助手，支持多种云LLM和本地模型部署，具备丰富的聊天机器人功能和搜索扩展能力。

人工智能聊天机器人开发者工具 #AI助手 #多模型 #搜索扩展 #MCP支持本地 .TypeScript

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下载量 : 9.9K

更新时间 : 2025-04-23

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什么是MCP服务器？

MCP服务器是一个集成了多种功能的模型控制器平台，用于管理和控制本地和云端的LLM（大型语言模型）。它允许用户通过图形化界面轻松配置和运行模型，无需复杂的命令行操作。

如何使用MCP服务器？

使用MCP服务器非常简单，只需安装后即可通过图形界面添加、管理和运行模型。支持多种协议和服务，包括StreamableHTTP、SSE、Stdio等。

适用场景

MCP服务器适用于需要高效管理和运行多种LLM的场景，例如企业内部知识库查询、多模型集成开发以及复杂业务流程自动化。

主要功能

本地模型管理

支持通过图形化界面下载、部署和运行本地模型，如Ollama。

MCP服务支持

内置Node.js运行环境，支持npx-like服务，无需额外配置。

工具调用支持

提供详细的工具调用调试窗口，自动格式化工具参数和返回数据。

流式协议支持

支持StreamableHTTP、SSE、Stdio等多种流式协议。

优势

用户友好的配置界面，简化模型管理。

支持多协议和多模型集成，提高开发效率。

内置工具支持，减少二次安装需求。

丰富的可视化功能，便于监控和调试。

局限性

对某些高级功能可能需要一定的技术背景。

依赖网络环境，离线模式功能有限。

资源占用较高，适合高性能设备使用。

如何使用

安装MCP服务器

下载并安装DeepChat，确保已安装Node.js环境。

配置模型

通过图形化界面添加模型源，如Ollama、DeepSeek等。

启动服务

运行MCP服务，开始管理和调用模型。

使用案例

本地模型管理

通过MCP服务器管理本地Ollama模型。

远程API模型服务

通过MCP服务器连接到远程API模型。

常见问题

如何添加新的模型源？

MCP服务器是否支持离线模式？

如何查看已添加的模型列表？

🚀 深度聊天项目说明

深度聊天项目提供了一系列强大的功能，支持本地模型管理、本地文件处理等，并且兼容多种API格式的模型提供者，为用户带来便捷的聊天体验。

✨ 主要特性

本地模型管理：支持使用Ollama进行本地模型部署。
本地文件处理：具备本地文件处理能力。
artifacts支持：提供Artifacts相关功能。
自定义搜索引擎：通过模型解析实现，无需API适配。
MCP支持：内置npx功能，无需额外Node环境安装。
多模态模型兼容：支持多模态模型。
聊天数据备份与恢复：提供本地聊天数据的备份和恢复功能。
广泛兼容性：兼容任何遵循OpenAI、Gemini或Anthropic API格式的模型提供者。

📦 安装指南

安装依赖项

$ npm install
$ npm run installRuntime
# 如果出现错误：未找到名为'distutils'的模块
$ pip install setuptools
# 适用于Windows x64系统
$ npm install --cpu=x64 --os=win32 sharp
# 适用于Mac苹果硅架构
$ npm install --cpu=arm64 --os=darwin sharp
# 适用于Mac英特尔架构
$ npm install --cpu=x64 --os=darwin sharp
# 适用于Linux x64系统
$ npm install --cpu=x64 --os=linux sharp

开发启动

$ npm run dev

构建指南

# Windows系统构建
$ npm run build:win

# macOS系统构建
$ npm run build:mac

# Linux系统构建
$ npm run build:linux

# 指定架构进行构建
$ npm run build:win:x64
$ npm run build:win:arm64
$ npm run build:mac:x64
$ npm run build:mac:arm64
$ npm run build:linux:x64
$ npm run build:linux:arm64