将 MCP 带入 ChatGPT、Perplexity、Grok、Gemini、Google AI Studio、OpenRouter、Kimi、Github Copilot、Mistral 等平台……

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安装

概述

MCP SuperAssistant 是一款 Chrome 扩展，可将模型上下文协议（MCP）工具与 Perplexity、ChatGPT、Google Gemini、Google AI Studio、Grok 等 AI 平台集成。它允许用户直接从这些平台执行 MCP 工具，从而增强基于 Web 的 AI 助手的功能。

当前支持的平台

• ChatGPT
• Google Gemini
• Perplexity
• Grok
• Google AI Studio
• OpenRouter Chat
• DeepSeek
• T3 Chat
• GitHub Copilot
• Mistral AI
• Kimi
• Qwen Chat
• Z Chat

演示视频

Kimi.com

ChatGPT

观看演示，了解 MCP SuperAssistant 的实际应用！

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设置教程

初次使用 MCP SuperAssistant？ 观看本完整设置指南，几分钟内即可上手！

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什么是 MCP？

模型上下文协议（MCP）是由 Anthropic 开发的开放标准，用于将 AI 助手连接到数据实际存储的系统，包括内容库、业务工具和开发环境。它作为一种通用协议，使 AI 系统能够安全且动态地实时与数据源交互。

主要特性

• 多 AI 平台支持：兼容 ChatGPT、Perplexity、Google Gemini、Grok、Google AI Studio、OpenRouter Chat、DeepSeek、Kagi、T3 Chat、GitHub Copilot、Mistral AI、Kimi、Qwen Chat、Z Chat 等
• 工具检测：自动检测 AI 响应中的 MCP 工具调用
• 工具执行：只需单击即可执行 MCP 工具
• 工具结果整合：无缝将工具执行结果插入 AI 对话中
• 渲染模式：呈现函数调用及函数结果。
• 自动执行模式：自动执行检测到的工具
• 自动提交模式：在插入结果后自动提交聊天输入
• 推送内容模式：可选择推送页面内容而非叠加显示
• 偏好设置持久化：记住侧边栏位置、大小及设置
• 深色/浅色模式支持：适配 AI 平台的主题

flowchart TD
    A[AI 聊天界面] -->|生成| B[工具调用]
    B -->|检测| C[扩展检测工具调用]
    C -->|通过 SSE 发送| D[MCP 本地代理服务器]
    D -->|转发| E[实际 MCP 服务器]
    E -->|返回结果| D
    D -->|返回结果| C
    C -->|插入| F[将结果重新插入聊天]

连接到本地代理服务器

要将 Chrome 扩展连接到本地服务器以代理连接，请按照以下步骤操作：

通过 npx 运行 MCP SuperAssistant 代理：

1. 创建一个包含 MCP 服务器详细信息的 config.json 文件。例如，使用 Desktop Commander：

   示例 config.json：

   {
     "mcpServers": {
       "desktop-commander": {
         "command": "npx",
         "args": [
           "-y",
           "@wonderwhy-er/desktop-commander"
         ]
       }
     }
   }
   

   config.json 文件还支持其他 MCP 服务器配置，如远程 MCP 服务器 URL。您可以尝试 Composio MCP、Zapier MCP、Smithery 或任何其他远程 MCP 服务器。

   或使用 Cursor 或其他工具已有的配置文件路径：

   macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
   Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json
   

2. 使用以下任一命令启动 MCP SuperAssistant 代理服务器：

   npx -y @srbhptl39/mcp-superassistant-proxy@latest --config ./config.json --outputTransport sse
   

   或

   npx -y @srbhptl39/mcp-superassistant-proxy --config ./config.json --outputTransport streamableHttp
   

   或

   npx -y @srbhptl39/mcp-superassistant-proxy --config ./config.json --outputTransport ws
   

   查看所有可用选项：

   npx -y @srbhptl39/mcp-superassistant-proxy@latest --help
   

   这对于以下场景非常有用：

   • 代理远程 MCP 服务器
   • 为远程服务器添加 CORS 支持
   • 提供用于监控的健康端点

连接步骤：

1. 使用上述任一命令启动代理服务器。
2. 在支持的 AI 平台之一中打开 MCP SuperAssistant 侧边栏，此时应显示侧边栏界面。
3. 点击服务器状态指示器（通常显示为“未连接”）。
4. 输入本地服务器 URL（默认：http://localhost:3006/sse）。URL 格式取决于所使用的 --outputTransport 方法：
   • 对于 SSE：http://localhost:3006/sse
   • 对于 Streamable HTTP：http://localhost:3006/mcp
   • 对于 WebSocket：ws://localhost:3006/message
   • 选择合适的传输方法（SSE、Streamable HTTP 或 WebSocket）。
   • 您也可以在此处添加任何远程 MCP 服务器 URL，前提是该服务器支持 CORS 或已通过此本地代理服务器进行代理。例如，Composio MCP、Zapier MCP、Smithery 或其他远程 MCP 服务器。
5. 点击“连接”以建立连接。
6. 如果成功，状态指示器应变为“已连接”。

使用方法

示例工作流程：

1. 导航到支持的 AI 平台，例如 ChatGPT。
2. MCP SuperAssistant 侧边栏将出现在页面右侧。
3. 配置您的 MCP 工具，启用或禁用您想要使用的工具。
4. 在消息输入框区域，将鼠标悬停在“MCP”按钮上，即可查看可用工具及其描述。
5. MCP SuperAssistant 需要在聊天中添加一条 MCP 工作指令提示，以说明其新功能及如何使用这些工具。使用“插入”或附件按钮添加该指令提示。
6. 添加指令提示后，您可以要求它读取文件或执行任何相关的 MCP 工具操作。
7. 当 AI 想要使用某个工具时，会显示一个自定义工具调用卡片，上面标明工具名称和参数。
8. 用户可以手动点击工具调用卡片上的“运行”按钮来执行该工具调用；如果启用了自动执行模式，则会自动执行。
9. 通过点击“MCP”按钮并配置自动执行和自动提交模式，可以实现自动化操作。

小贴士与技巧

1. 关闭搜索模式（ChatGPT、Perplexity）在 AI 聊天界面中，以获得更好的工具调用提示体验，并防止 MCP SuperAssistant 被干扰。
2. 开启推理模式（ChatGPT、Perplexity、Grok）在 AI 聊天界面中，这将有助于 AI 更好地理解上下文并生成正确的工具调用。
3. 使用较新的高端模型，因为它们更擅长理解上下文并生成正确的工具调用。
4. 复制 MCP 指令提示并将其粘贴到 AI 聊天系统的提示中（例如 Google AI Studio）。
5. 在对话中明确提及您想要使用的特定工具。
6. 使用 MCP 自动切换功能来控制工具的执行。

MCP SuperAssistant 常见问题

本页面涵盖了用户在使用 MCP SuperAssistant 时遇到的最常见问题，并提供了相应的解决方法。

1. 扩展无法检测工具调用

• 确保浏览器中已启用该扩展。
• 确保在开始聊天之前，MCP 指令提示已正确附加或插入到聊天中。
• 检查您的 AI 平台是否支持工具调用功能，并确认该功能已启用。
• 如果问题仍然存在，请刷新页面或重启浏览器。

2. 工具执行失败

• 确保您的代理服务器正在运行，并且侧边栏服务器设置中的 URL 正确。
• 检查您的 config.json 文件是否存在错误或格式问题。
• 检查您的网络连接和防火墙设置。

3. 连接问题

• 确保您的 MCP 服务器正在运行且可访问。
• 检查扩展设置中的服务器 URL。
• 首先启动 npx mcp-SuperAssistant-proxy 代理服务器，然后从 chrome://extensions/ 页面重新加载或重启扩展。
• 检查代理服务器的日志，查看是否存在错误或问题。
• 确保您的防火墙或杀毒软件没有阻止连接。
• 确认服务器显示正确的连接状态，并暴露了 /sse 端口。

4. 工具调用格式不正确

• 有时模型不会按要求生成正确的工具调用格式，这会导致工具检测失败。在这种情况下，建议使用更适合工具调用或具有更好工具调用能力的模型。
• 使用 MCP SuperAssistant 侧边栏中提供的自定义指令提示。
• 在提示中明确要求使用相关工具。
• 以下是 MCP 函数调用的正确格式示例，由 MCP SuperAssistant 扩展渲染：

```jsonl
{"type": "function_call_start", "name": "function_name", "call_id": 1}
{"type": "description", "text": "简短的一句话，描述该函数的功能"}
{"type": "parameter", "key": "parameter_1", "value": "value_1"}
{"type": "parameter", "key": "parameter_2", "value": "value_2"}
{"type": "function_call_end", "call_id": 1}

### 手动安装（开发）

#### 发布版本
1. 从 [Releases](https://github.com/srbhptl39/MCP-SuperAssistant/releases) 下载最新发布版本
2. 解压下载的文件
3. 在 Chrome 浏览器中打开 `chrome://extensions/`
4. 启用“开发者模式”
5. 点击“加载已解压的扩展程序”，并选择解压后的目录
6. 按照 [连接到本地代理服务器](#connecting-to-local-proxy-server) 的说明，连接到您的 MCP 服务器

## 开发

### 前提条件

- Node.js (v16+) 
- pnpm

### 设置

```bash
# 安装依赖
pnpm install

# 启动开发服务器
pnpm dev

# 构建生产环境
pnpm build

# 创建用于分发的 zip 包
pnpm zip

贡献

欢迎贡献！请随时提交 Pull Request。

1. Fork 该仓库
2. 创建你的功能分支 (git checkout -b feature/amazing-feature)
3. 提交你的更改 (git commit -m '添加一些了不起的功能')
4. 推送到该分支 (git push origin feature/amazing-feature)
5. 打开一个 Pull Request

作者

Saurabh Patel

赞助与支持

本项目完全在我的业余时间开发，源于我对 AI 和 Model Context Protocol (MCP) 的热情。作为一名全职从业者，要在工作和开源开发之间取得平衡，定期贡献并维持更新节奏颇具挑战性。

您的支持将帮助我投入更多时间：

• 🐛 修复 bug 和解决问题
• ✨ 添加新功能及平台支持
• 📚 改进文档和教程
• 🔄 更新依赖项
• 💬 回应社区需求

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• 📧 如需私人支持或定制实现，请通过 Twitter 联系我

无论大小，每一份贡献都能让这个项目保持活力并不断进步！🙏

许可证

本项目采用 MIT 许可证授权——详情请参阅 LICENSE 文件。

致谢

• 受 Anthropic 的 Model Context Protocol (MCP) 启发
• 感谢 Cline 提供的想法灵感
• 基于 带有 React + Vite 的 Chrome 扩展模板 构建

星标历史

MCP-SuperAssistant 快速上手指南

MCP-SuperAssistant 是一款浏览器扩展，旨在将 Model Context Protocol (MCP) 工具集成到 ChatGPT、Perplexity、Gemini、Kimi、GitHub Copilot 等主流 AI 平台中。它允许用户在网页版 AI 助手中直接检测和运行本地或远程的 MCP 工具，极大地扩展了 AI 的操作能力。

环境准备

在开始之前，请确保满足以下要求：

• 操作系统：Windows, macOS 或 Linux。
• 浏览器：已安装 Google Chrome 或 Mozilla Firefox 浏览器。
• 运行时环境：已安装 Node.js (推荐 v18 及以上版本)，用于运行本地代理服务器。
• AI 账号：拥有任一受支持平台（如 ChatGPT, Kimi, Gemini 等）的访问权限。
• MCP 服务配置：准备好你的 MCP 服务器配置文件（config.json），例如用于文件操作的 Desktop Commander 或其他自定义服务。

安装步骤

1. 安装浏览器扩展

选择以下任一方式安装扩展程序：

• Chrome 用户：访问 Chrome Web Store 点击“添加至 Chrome"。
• Firefox 用户：访问 Firefox Add-ons 点击“添加到 Firefox"。

2. 配置并启动本地代理服务器

扩展程序需要通过本地代理服务器与实际的 MCP 工具通信。

第一步：创建配置文件

在项目目录下创建 config.json 文件。以下是一个使用 Desktop Commander（桌面文件操作工具）的配置示例：

{
  "mcpServers": {
    "desktop-commander": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@wonderwhy-er/desktop-commander"
      ]
    }
  }
}

提示：你也可以直接使用现有工具的配置文件路径，例如 Cursor 的配置文件：

• macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
• Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json

第二步：启动代理服务

在终端中运行以下命令启动代理服务器（推荐使用 SSE 传输模式）：

npx -y @srbhptl39/mcp-superassistant-proxy@latest --config ./config.json --outputTransport sse

如果需要其他传输模式，可选：

• Streamable HTTP: npx -y @srbhptl39/mcp-superassistant-proxy --config ./config.json --outputTransport streamableHttp
• WebSocket: npx -y @srbhptl39/mcp-superassistant-proxy --config ./config.json --outputTransport ws

保持该终端窗口运行，不要关闭。

基本使用

完成上述安装后，按照以下步骤即可在 AI 对话中使用 MCP 工具：

1. 连接服务

1. 打开受支持的 AI 网站（例如 ChatGPT 或 Kimi）。
2. 页面右侧会出现 MCP SuperAssistant 侧边栏。
3. 点击侧边栏顶部的状态指示器（默认显示为 "Disconnected"）。
4. 输入本地服务器地址。根据启动命令选择的模式，地址如下：
   • SSE 模式（默认）：http://localhost:3006/sse
   • Streamable HTTP 模式：http://localhost:3006/mcp
   • WebSocket 模式：ws://localhost:3006/message
5. 点击 "Connect"。当状态变为 "Connected" 且看到可用的工具列表时，表示连接成功。

2. 注入指令

为了让 AI 理解如何调用工具，需要将指令提示词注入到对话中：

1. 在侧边栏中找到 "Insert" 或 "Attach" 按钮（通常位于工具列表附近）。
2. 点击它将 MCP 工作指令提示词（Instructions Prompt）发送到聊天输入框。
3. 发送该消息。这将告知 AI 当前具备的新能力及工具使用方法。

3. 执行工具

1. 在对话框中输入自然语言指令，例如：“读取我桌面上的 test.txt 文件”或“列出当前目录下的文件”。
2. AI 识别意图后，会生成一个特殊的 工具调用卡片（包含工具名称和参数）。
3. 手动模式：点击卡片上的 "RUN" 按钮执行工具。
4. 自动模式：在侧边栏设置中开启 "Auto-Execute"，AI 生成调用后将自动运行，并将结果返回给 AI 继续回答。

使用小贴士

• 关闭搜索模式：在 ChatGPT 或 Perplexity 中，建议暂时关闭联网搜索功能，以避免干扰工具调用的触发。
• 开启推理模式：如果平台支持（如 o1 模型或 Grok 推理模式），开启后可提高工具调用的准确性。
• 明确指定工具：在提示词中明确提到你想使用的工具名称，有助于 AI 更准确地生成调用格式。