MCP 探索笔记:5ire 一个聚合式 MCP 客户端

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引言

之前 AWS 的工程师来公司介绍 AWS Q Developer(以前的 Code Wisper)。其突破对话框,可以直接在命令行执行各种指令的能力着实让人心动。

后面和朋友聊天时,朋友推测应该是 MCP 集成的比较好。于是在想有没有不用打开 Windsurf 就能调用 MCP 的客户端?(其实 Claude 就是,只是当时并不知道)

5ire 一个聚合式的 MCP 客户端

不知道是大数据监听还是凑巧。第二天逛掘金时就看到了作者 Ironben 的文章《 看好 MCP,但用不了 Claude,所以做了一款 MCP 客户端 》

进去一看,很惊喜。这款工具除了基本的 ChatBot 功能,还支持 MCP 的调用以及本地知识库。这不正是我在找的工具嘛!当即便推荐给朋友。

5ire 项目地址:github.com/nanbingxyz/... 目前已经 2.4K star,并且更新频率很高。

简洁的界面设计

5ire 的界面很简洁,所有功能都在左边的菜单栏并且每一项都很直白,并没有什么上手难度。

Workspace 菜单可以对模型进行配置。支持了 OpenAI、Claude、Google、DeepSeek 等主流模型。

OpenRouter 虽然不在列表中,但可以通过 Model Mapping 进行配置,只是 MCP 功能无法使用。

详细可以参考作者在 GitHub 上的回复[Bug] 模型映射无法使用工具tool https://openrouter.ai/api/v1/chat/completions not found, verify your API base. #126

Tools 菜单可以进行 MCP 的配置。作者提供了一个 MCP 市场,市场中的 MCP 可以一键安装。

安装完成后记得打开。

这样在后面对话中,就能调用到对应的 MCP 了。这里的 Web:fetch 便是在调用 Web MCP。

奇怪的是,如果使用 Web:fetch 反而拿不到回答,页面上确实没有具体价格。倒是只使用 Sequential Thinking 反而可以拿到期望的结果。

本地知识库由于我暂时并没有使用到,所以就不做介绍了。

总结

5ire 作为一个聚合式 MCP 客户端,提供了简洁直观的界面和强大的功能集成。它不仅支持多种主流 AI 模型,更重要的是实现了 MCP 工具的便捷调用。

MCP 市场的一键安装功能大大降低了使用门槛,而本地知识库的支持则为未来扩展提供了更多可能性。随着项目的持续更新(目前已达 2.4K star),相信它会成为 MCP 生态中的重要一环。

感谢阅读

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