🚀 Peeper MCP 服务器

Peeper MCP 服务器是专为 Peeper 应用打造的模型控制面板（MCP）服务器。它为不同的人工智能模型提供了统一的 API 接口，极大地简化了与各类模型的交互流程。

🚀 快速开始

Peeper MCP 服务器为不同的人工智能模型提供统一 API，便于交互。以下是启动服务器的步骤：

1. 克隆此仓库

   git clone https://github.com/maskedsaqib/peeper-mcp-server.git
   cd peeper-mcp-server
   

2. 安装依赖项

   npm install
   

3. 基于示例创建.env文件

   cp .env.example .env
   

4. 将 API 密钥添加到.env文件中

5. 启动服务器

   npm start
   

   开发时使用自动重启：

   npm run dev
   

✨ 主要特性

• 提供多种 AI 模型服务提供商的统一接口，方便用户与不同模型交互。
• 具备模型发现端点，可快速获取可用模型信息。
• 提供文本完成端点，能根据指定模型生成文本完成。
• 易于扩展，可轻松添加更多模型以满足不同需求。

💻 使用示例

基础用法

获取可用模型列表

curl http://localhost:3000/api/models

生成文本完成

curl -X POST http://localhost:3000/api/completion -H "Content-Type: application/json" -d '{"modelId": "gpt-4", "prompt": "Your prompt here"}'

高级用法

在实际应用中，你可以根据不同的业务场景，灵活组合使用不同的 API 端点。例如，先通过/api/models获取可用模型列表，再根据用户需求选择合适的模型，使用/api/completion生成文本完成。

📚 详细文档

API 端点

GET /api/models

返回可用模型的列表。

POST /api/completion

根据指定模型生成文本完成。

请求正文：

{
  "modelId": "gpt-4",
  "prompt": "Your prompt here"
}

🤝 贡献

欢迎贡献！请随意提交 Pull Request。

📄 许可证

此项目在 MIT License 下开源。