better-chatbot — Claude MCP 必备工具中文教程
better-chatbot — Claude MCP 必备工具中文教程 是 AI Skill Hub 本期精选MCP工具之一。已获得 1.1k 颗 GitHub Star，综合评分 8.4 分，整体质量较高。我们强烈推荐将其纳入你的 AI 工具库，帮助提升工作效率。
通过安装 better-chatbot — Claude MCP 必备工具中文教程，你的 AI 助手将获得额外的工具调用能力，可以用自然语言直接操控该工具的功能，无需学习复杂的命令行语法。MCP 工具的核心价值在于"一次配置，永久增强"——配置完成后，每次与 AI 对话时都可以无缝调用这些工具。
在技术实现上，MCP 工具通过标准的 JSON-RPC 协议与 AI 客户端通信，工具的功能以"工具列表"的形式暴露给 AI 模型，AI 可以按需调用。better-chatbot — Claude MCP 必备工具中文教程 提供了结构化的工具调用接口，使 AI 模型能够精确地理解和使用每个功能点，显著降低 AI 在工具使用上的错误率。
与传统的 API 集成相比，MCP 工具的优势在于无需编写代码——用户只需在配置文件中添加几行 JSON，即可让 AI 获得全新能力。AI Skill Hub 将 better-chatbot — Claude MCP 必备工具中文教程 评为 AI 评分 8.4 分，属于同类工具中的优质选择。
better-chatbot — Claude MCP 必备工具中文教程 是一款遵循 MCP（Model Context Protocol）标准协议的 AI 工具扩展。通过 MCP 协议，它可以让 Claude、Cursor 等主流 AI 客户端直接访问和操作外部工具、数据源和服务，实现 AI 能力的无缝扩展。无论是文件操作、数据库查询还是 API 调用，都可以通过自然语言在 AI 对话中直接触发，极大提升生产效率。
better-chatbot — Claude MCP 必备工具中文教程 是一款遵循 MCP（Model Context Protocol）标准协议的 AI 工具扩展。通过 MCP 协议，它可以让 Claude、Cursor 等主流 AI 客户端直接访问和操作外部工具、数据源和服务，实现 AI 能力的无缝扩展。无论是文件操作、数据库查询还是 API 调用，都可以通过自然语言在 AI 对话中直接触发，极大提升生产效率。
- 通过标准 MCP 协议与 Claude、Cursor 等主流 AI 客户端深度集成
- 提供结构化工具调用接口，显著降低 AI 集成复杂度
- 支持 Claude Desktop 和 Claude Code 无缝接入，开箱即用
- 可与其他 MCP 工具组合叠加，构建完整 AI 工作站
- 轻量无侵入设计，不影响现有系统架构
- 在 Claude Desktop 对话中直接调用本地工具，实现 AI 与系统的深度联动
- 通过自然语言驱动复杂的多步骤自动化任务，代替繁琐手动操作
- 将多个 MCP 工具组合使用，构建个人专属 AI 工作站
# 方式一：通过 Claude Code CLI 一键安装
claude skill install https://github.com/cgoinglove/better-chatbot
# 方式二：手动配置 claude_desktop_config.json
{
"mcpServers": {
"better-chatbot---claude-mcp---------": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "better-chatbot"]
}
}
}
# 配置文件位置
# macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
# Windows: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json
- 确认已安装 Node.js（v18 或以上版本）
- 打开 Claude Desktop 或 Claude Code 的 MCP 配置文件
- 按「交给 Agent 安装 → Claude Desktop」标签中的 JSON 配置填入 mcpServers 字段
- 保存配置文件并重启 Claude 客户端
- 重启后，在对话中即可使用本工具
# 安装后在 Claude 对话中直接使用 # 示例： 用户: 请帮我用 better-chatbot — Claude MCP 必备工具中文教程 执行以下任务... Claude: [自动调用 better-chatbot — Claude MCP 必备工具中文教程 MCP 工具处理请求] # 查看可用工具列表 # 在 Claude 中输入："列出所有可用的 MCP 工具"
// claude_desktop_config.json 配置示例
{
"mcpServers": {
"better-chatbot___claude_mcp_________": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "better-chatbot"],
"env": {
// "API_KEY": "your-api-key-here"
}
}
}
}
// 保存后重启 Claude Desktop 生效
简介
[!WARNING] The author of this project has paused development until February, however, I (@brrock) will try and address vulnerabilities and issues. If you are contributing, you might have to wait until development continues. <img width="1184" height="576" alt="thumbnail" loading="lazy" src="https://github.com/user-attachments/assets/d6ba80ff-a62a-4920-b266-85c4a89d6076" />
.+At+least+one+LLM+provider+API+key+(OpenAI,+Claude,+or+Google)+is+required,+but+you+can+add+all+of+them.+See+the+link+below+for+details.&envLink=https://github.com/cgoinglove/better-chatbot/blob/main/.env.example&demo-title=better-chatbot&demo-description=An+Open-Source+Chatbot+Template+Built+With+Next.js+and+the+AI+SDK+by+Vercel.&products=[{"type":"integration","protocol":"storage","productSlug":"neon","integrationSlug":"neon"},{"type":"integration","protocol":"storage","productSlug":"upstash-kv","integrationSlug":"upstash"},{"type":"blob"}]>)
🚀 Live Demo | See the experience in action in the preview below!
Demo Chats
- MCP Tools Demo: Chat with Tools
- Image Generation Demo: Chat with Image Generation
1. Install dependencies
pnpm i
Enter required information in the .env file
The .env file is created automatically. Just fill in the required values.
Getting Started
This project uses pnpm as the recommended package manager.
```bash
Quick Start (Docker Compose Version) 🐳
```bash
3. Build and start all services (including PostgreSQL) with Docker Compose
pnpm docker-compose:up
```
For the fastest setup, provide at least one LLM provider's API key (e.g., OPENAI_API_KEY, CLAUDE_API_KEY, GEMINI_API_KEY, etc.) and the PostgreSQL URL you want to use.
pnpm build:local && pnpm start
If you don't have PostgreSQL running locally, start it with: pnpm docker:pg
POSTGRES_URL=postgres://your_username:your_password@localhost:5432/your_database_name
Quick Start 🚀
Get your app running in minutes! No installation or payment required.
You only need one AI Provider API Key (OpenAI, Claude, Gemini, etc.). Everything else runs on free tiers - database, file storage, and hosting.
👉 Click this guide to deploy your site with just a few clicks
---
Better Chatbot - A better open-source AI chatbot for individuals and teams, inspired by ChatGPT, Claude, Grok, and Gemini.
• Multi-AI Support - Integrates all major LLMs: OpenAI, Anthropic, Google, xAI, Ollama, and more • Powerful Tools - MCP protocol, web search, JS/Python code execution, data visualization • Image Generation - Create and edit images with AI models (OpenAI, Google Gemini, xAI) • Automation - Custom agents, visual workflows, artifact generation • Collaboration - Share agents, workflows, and MCP configurations with your team • Voice Assistant - Realtime voice chat with full MCP tool integration • Intuitive UX - Instantly invoke any feature with @mention • Quick Start - Deploy free with Vercel Deploy button
Built with Vercel AI SDK and Next.js, combining the best features of leading AI services into one platform.
Example: The app works with just OPENAI_API_KEY filled in.
Quick Start (Local Version) 🚀
```bash pnpm i
#(Optional) Start a local PostgreSQL instance
📘 Guides
Step-by-step setup guides for running and configuring better-chatbot.
🔌 MCP Server Setup & Tool Testing
- How to add and configure MCP servers in your environment
🐳 Docker Hosting Guide
- How to self-host the chatbot using Docker, including environment configuration.
▲ Vercel Hosting Guide
- Deploy the chatbot to Vercel with simple setup steps for production use.
🗂️ File Storage Drivers
- Cloud-based file storage with Vercel Blob (default) for seamless uploads in both development and production. S3 support coming soon.
🎯 System Prompts & Chat Customization
- Personalize your chatbot experience with custom system prompts, user preferences, and MCP tool instructions
🔐 OAuth Sign-In Setup
- Configure Google, GitHub, and Microsoft OAuth for secure user login support.
🕵🏿 Adding openAI like providers
- Adding openAI like ai providers
🧪 E2E Testing Guide
- Comprehensive end-to-end testing with Playwright including multi-user scenarios, agent visibility testing, and CI/CD integration <br/>
2. Enter only the LLM PROVIDER API key(s) you want to use in the .env file at the project root.
(The .env file is automatically created when you run pnpm i.)
In that case, make sure to update the PostgreSQL URL in your .env file.
pnpm docker:pg
(Recommended for most cases. Ensures correct cookie settings.)
Ensure your .env includes: POSTGRES_USER, POSTGRES_PASSWORD, POSTGRES_DB matching POSTGRES_URL
docker compose -f docker/compose.yml up -d postgres
Environment Variables
The pnpm i command generates a .env file. Add your API keys there.
```dotenv
(Optional)
(Optional)
Exa AI for web search and content extraction (optional, but recommended for @web and research features)
EXA_API_KEY=your_exa_api_key_here
Whether to use file-based MCP config (default: false)
FILE_BASED_MCP_CONFIG=false
Pull the token locally with `vercel env pull`
FILE_STORAGE_TYPE=vercel-blob FILE_STORAGE_PREFIX=uploads BLOB_READ_WRITE_TOKEN=
(Optional)
=== OAuth Settings ===
Optional Tenant Id
MICROSOFT_TENANT_ID=
=== LLM Provider API Keys ===
🔗 Visual Workflows as Custom Tools
<img width="1912" height="953" alt="workflow" loading="lazy" src="https://github.com/user-attachments/assets/e69e72e8-595c-480e-b519-4531f4c6331f" />
<img width="1567" alt="workflow-mention" loading="lazy" src="https://github.com/user-attachments/assets/cf3e1339-ee44-4615-a71d-f6b46833e41f" />
Example: Create custom workflows that become callable tools in your chat conversations.
- Build visual workflows by connecting LLM nodes (for AI reasoning) and Tool nodes (for MCP tool execution)
- Publish workflows to make them available as
@workflow_nametools in chat - Chain complex multi-step processes into reusable, automated sequences
<br/>
- 需要让 Claude / Cursor 操作本地工具的 AI 工程师
- 构建多智能体协作系统的 Agent 开发者
- 构建企业知识库 / RAG 检索应用的团队
- 跨境业务、多语言内容运营团队
- 配置 MCP 服务器时建议使用 stdio 传输 + JSON-RPC，避免暴露公网
- 生产部署优先使用 Docker Compose 隔离依赖，并挂载 volume 持久化数据
- 本地部署优先选 GGUF 量化模型，节省显存并保持响应速度
- 分块大小建议 256-512 tokens，向量库优选 pgvector 或 Qdrant
- Agent 任务先做 dry-run 验证工具调用链，再开启自主执行
- API key 直接提交到 git 仓库（请用 .env 并加入 .gitignore）
- MCP 配置路径拼错或权限不足，重启 Claude Desktop 才生效
- 容器内无法访问宿主机 localhost — 使用 host.docker.internal
- embedding 模型与查询模型不一致导致检索失效
- 显存不足直接 OOM — 优先降低 context 或换更小的量化模型
- Docker：better-chatbot 提供官方镜像，docker compose up 一键启动
- CLI：直接 npm install -g / pip install，命令行调用
- 本地部署：CPU 8GB 起，GPU 推荐 16GB+ 显存
- 云端托管：可放在 Vercel / Railway / Fly.io 等 PaaS 平台
- 通过标准 MCP 协议与 Claude、Cursor 等主流 AI 客户端深度集成
- 提供结构化工具调用接口，显著降低 AI 集成复杂度
- 支持 Claude Desktop 和 Claude Code 无缝接入，开箱即用
- 可与其他 MCP 工具组合叠加，构建完整 AI 工作站
- 轻量无侵入设计，不影响现有系统架构
- 在 Claude Desktop 对话中直接调用本地工具，实现 AI 与系统的深度联动
- 通过自然语言驱动复杂的多步骤自动化任务，代替繁琐手动操作
- 将多个 MCP 工具组合使用，构建个人专属 AI 工作站
- +MIT 协议，可免费商用
- +标准化 MCP 协议，生态互联性强
- +与 Claude 官方生态无缝对接
- +即插即用，配置简单快捷
- −依赖 Claude 客户端，非 Claude 用户无法使用
- −MCP 协议仍在持续演进，接口可能变更
- −需要一定的配置步骤
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建议在沙箱或测试环境中充分验证后，再部署至生产环境，并做好必要的安全评估。
✅ MIT 协议 — 最宽松的开源协议之一，可自由商用、修改、分发，仅需保留版权声明。
经综合评估，better-chatbot — Claude MCP 必备工具中文教程 在MCP工具赛道中表现稳健，质量优秀。如果你已有明确的使用需求，可以直接上手体验；如果还在评估阶段，建议对比同类工具后再做决策。
| 原始名称 | better-chatbot |
| 原始描述 | Just a Better Chatbot. Powered by Agent & MCP & Workflows. |
| Topics | agentaiai-chatbotautomationchatbotclaude |
| GitHub | https://github.com/cgoinglove/better-chatbot |
| License | MIT |
| 语言 | TypeScript |
收录时间：2026-05-22 · 更新时间：2026-05-22 · License：MIT · AI Skill Hub 不对第三方内容的准确性作法律背书。