Vexa
von Vexa-ai
Meeting bot and transcripts for Google Meet, Teams and Zoom. Live or after, speakers labelled.
Läuft in der Cloud★ 2.949Apache-2.0Aktualisiert vor 2 Monaten
Installieren
Grok Chat
Überblick
Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)
MCP server for the xAI Grok API — chat, vision, search, and embeddings
Die drei Säulen von PopNx MCP
Diese drei werden nie zu einer Punktzahl zusammengefasst: Meinungen, Messungen und Beliebtheit sind verschiedene Dinge.
- Stimmen der NutzeriNoch keine BewertungenBewertungen starten in einem späteren Schritt zusammen mit Benutzerkonten
- Unsere Basischecksi1 von 1 bestandenAnhand öffentlicher Informationen geprüft; Code noch nicht gescannt
- NutzungiNoch nicht gemessen★ –
Was du damit machen kannst
Für diesen Server haben wir noch keine Zusammenfassung in einfacher Sprache geschrieben. Unten stehen die Fakten, die wir aus der Registry gelesen haben.
- Verbindung: –
- Transport:
- Kategorie: Chat & E-Mail
Installation
Wähle die KI-App, die du nutzt, und kopiere die Einstellungen.
Bevor du installierst
- Basischecks: 1 von 1 bestanden
- Läuft auf deinem Computer mit den Rechten deines Benutzerkontos (Dateien, Netzwerk, Apps).
- Die Registry nennt keinen Schlüssel zum Eintragen.
Der Entwickler hat in der Registry keine Installationsangaben gemacht. Sieh dir unten die README des Entwicklers an.
Was er kann
Läuft auf deinem Computer; die Tool-Liste erscheint nach der Installation in deiner KI-App.
Basischecksi
Wir prüfen Informationen, die jeder sehen kann; den Code haben wir nicht gelesen. Checks, die nicht zutreffen, werden nicht mitgezählt. · Geprüft am 6. Nov. 2026
- ✓ Bestanden
Entwickler passt zum Repo
Der Registry-Name wurde mit dem GitHub-Konto codeChap bestätigt, dem das Repo gehört
- … Noch nicht geprüft
Wird noch gepflegt
Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen
- … Noch nicht geprüft
Hat eine Lizenz
Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen
- – Nicht zutreffend
Endpunkt antwortet
Dieser Server läuft auf deinem Computer; es gibt keinen Endpunkt im Internet
- – Nicht zutreffend
Anmeldung mit OAuth
Läuft auf deinem Computer und nutzt stattdessen lokale Einstellungen
- … Noch nicht geprüft
Keine versteckten Anweisungen in Tool-Beschreibungen
Läuft auf deinem Computer; Tool-Listen können wir nur von Endpunkten im Internet lesen
Im Vergleich mit anderen in Chat & E-Maili
- Mehr Sterne als 0 % der anderen 1760 Server in dieser Kategorie
- Neuer in der Registry veröffentlicht als 17 % der anderen 1760 Server in dieser Kategorie
- Basischecks gleich gut wie oder besser als bei 100 % der anderen 1760 Server in dieser Kategorie
Verglichen mit allen aktiven Servern dieser Kategorie in der Registry. Sterne zählen nur, wenn dem Herausgeber das Repo gehört.
Häufige Fragen
Ist Grok Chat sicher?
Er hat 1 von 1 zutreffenden Basischecks bestanden. Den Code haben wir nicht gelesen. Bevor du einen Schlüssel oder Token hinzufügst, sieh nach, welche Zugriffe der Server verlangt, und nutze einen Schlüssel, der nur die Berechtigungen hat, die du brauchst.
Welche Schlüssel oder Codes braucht er?
Die Registry nennt keinen erforderlichen Schlüssel, manche Server bitten dich aber bei der ersten Nutzung, dich anzumelden.
Läuft er auf meinem Computer oder in der Cloud?
Er läuft auf deinem Computer. Deine KI-App startet ihn bei Bedarf, und die Daten laufen nicht über die Server des Entwicklers (außer der Server ruft selbst einen Onlinedienst auf).
Wird er noch gepflegt?
Das GitHub-Repo wurde zuletzt – geändert, und die neueste Version (0.2.0) kam vor 4 Monaten in die Registry.
Welche Apps können ihn nutzen?
Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code.
Was kann ich stattdessen nutzen?
In derselben Kategorie: Vexa, emailmd, MCP WhatsApp Cloud
Alternativen
Server derselben Kategorie von anderen Entwicklern, sortiert nach Sternen.
So liest du eine Karte:★ GitHub-SterneiDrei Säulen: Bewertungen · Checks · NutzungiAktualisiert = neueste Version in der Registry veröffentlichti
emailmd
von anypost
Render markdown into email-safe HTML, lint drafts for deliverability problems, and preview emails.
Computer oder Cloud★ 1.385MITAktualisiert vor 30 Tagen
Installieren
MCP WhatsApp Cloud
von codespar
MCP server for WhatsApp Cloud API (Meta) — messages, media, and templates via Graph API
Läuft auf deinem Computer★ 277MITAktualisiert vor 5 Monaten
Installieren
README vom Entwickler
README öffnen
Unverändert aus dem Repo des Entwicklers übernommen. PopNx MCP hat den Inhalt weder geprüft noch empfiehlt es ihn. HTML, Bilder und Skripte wurden entfernt. Links führen von dieser Website weg.
mcp-server-grok-chat
An MCP (Model Context Protocol) server for the xAI Grok API. Built in Rust, exposes chat completions, vision, web/X search, embeddings, and model listing as MCP tools.
Communicates via stdio using JSON-RPC 2.0, like all MCP servers.
Tools
| Tool | Description |
|---|---|
chat | Send a chat completion request to Grok with optional multi-turn history, system prompt, structured output (JSON schema), model selection, and multi-agent research |
chat_with_vision | Analyse an image with Grok's vision capabilities given an image URL and text prompt |
chat_with_search | Chat with Grok using live web search and/or X (Twitter) search to ground responses |
embedding | Generate text embeddings using Grok's embedding model |
list_models | List all available Grok models and their IDs (cached for 5 minutes) |
chat
Send a chat completion request. Supports multi-turn conversations via a JSON message history array, system prompts, structured output via JSON schema, temperature control, model selection, and multi-agent research.
When using a multi-agent model (any model ID containing multi-agent), the request is automatically routed through the Responses API. The multi-agent model dispatches your query to multiple agents that research in parallel, then synthesizes their findings. Use reasoning_effort to control agent count. Call the list_models tool to see which multi-agent models are currently available.
Parameters:
| Name | Type | Required | Description |
|---|---|---|---|
prompt | string | yes | The user message to send |
model | string | no | Model ID (default: grok-4.3). Call list_models for the current set. |
system_prompt | string | no | System prompt to set context |
messages | string | no | Full conversation history as JSON array of {role, content} objects |
temperature | float | no | Sampling temperature (0.0 - 2.0) |
max_tokens | integer | no | Maximum tokens to generate |
response_schema | string | no | JSON schema string to enforce structured output |
reasoning_effort | string | no | On grok-4.3: low/medium/high controls native reasoning depth. On multi-agent models: low/medium = 4 agents, high/xhigh = 16 agents (xhigh is multi-agent-only). |
chat_with_vision
Analyse an image using Grok's vision capabilities.
Parameters:
| Name | Type | Required | Description |
|---|---|---|---|
prompt | string | yes | Text prompt describing what to analyse |
image_url | string | yes | URL of the image (must be http:// or https://) |
model | string | no | Model ID (default: grok-4.3). Must be a vision-capable model. Call list_models for the current set. |
detail | string | no | Image detail level: low or high (default: high) |
temperature | float | no | Sampling temperature (0.0 - 2.0) |
max_tokens | integer | no | Maximum tokens to generate |
chat_with_search
Chat with Grok using live web search and/or X (Twitter) search. The model automatically searches the internet to ground its response.
Parameters:
| Name | Type | Required | Description |
|---|---|---|---|
prompt | string | yes | The user message to send |
search_type | string | no | Search type: web, x, or both (default: both) |
model | string | no | Model ID (default: grok-4.3). Call list_models for the current set. |
system_prompt | string | no | System prompt to set context |
temperature | float | no | Sampling temperature (0.0 - 2.0) |
max_tokens | integer | no | Maximum tokens to generate |
reasoning_effort | string | no | On grok-4.3: low/medium/high controls native reasoning depth. On multi-agent models: low/medium = 4 agents, high/xhigh = 16 agents (xhigh is multi-agent-only). |
embedding
Generate text embeddings.
Parameters:
| Name | Type | Required | Description |
|---|---|---|---|
input | string | yes | Text to embed as JSON: a single string or array of strings |
model | string | no | Embedding model to use (default: grok-2-text-embedding) |
list_models
List all available Grok models. No parameters. Results are cached for 5 minutes.
Prerequisites
- Rust (edition 2024)
- An xAI API key from console.x.ai
Setup
Create the config file:
mkdir -p ~/.config/mcp-server-grok-chatCreate ~/.config/mcp-server-grok-chat/config.toml:
api_key = "xai-..."Build
cargo build --releaseThis produces target/release/grok-chat.
For development:
cargo build # debug buildcargo run # run in dev mode RUST_LOG=debug cargo run # run with debug logging
MCP Configuration
Add to your Claude Desktop config (~/.config/Claude/claude_desktop_config.json):
{"mcpServers": { "grok-chat": { "command": "/path/to/grok-chat" } } }
Project Structure
src/main.rs - entry point, config loading, stdio transport setup server.rs - MCP tool definitions (chat, chat_with_vision, chat_with_search, embedding, list_models) api.rs - xAI HTTP client, request/response types, response formatters params.rs - tool parameter types with serde and JSON Schema derives config.rs - TOML config loading
License
MIT