Vexa
作者：Vexa-ai
Meeting bot and transcripts for Google Meet, Teams and Zoom. Live or after, speakers labelled.
クラウドで動く★ 2,949Apache-2.02 か月前更新
インストール
Grok Chat
概要
作者による説明（英語の原文）
MCP server for the xAI Grok API — chat, vision, search, and embeddings
PopNx MCPの3つの柱
この3つを1つのスコアにまとめることはしません。意見、測定、人気はそれぞれ別のものだからです。
- 利用者の声iレビューはまだありませんレビューは今後のステップで、アカウント機能と一緒に始まります
- 私たちの基本チェックi1項目中1項目に合格公開情報からチェック。コードはまだスキャンしていません
- 利用状況i未計測★ –
できること
このサーバーのやさしい解説はまだ書いていません。以下はレジストリから読み取った事実です。
- 接続方法: –
- トランスポート:
- カテゴリ: チャット・メール
インストール
使っているAIアプリを選んで、設定をコピーしてください。
インストールの前に
- 基本チェック：1項目中1項目に合格
- あなたのパソコンで、あなたのユーザーと同じ権限（ファイル、ネットワーク、アプリ）で動きます。
- レジストリには、入力が必要なキーは載っていません。
作者はレジストリにインストール情報を載せていません。下にある作者のREADMEをご覧ください。
できること
パソコンで動くサーバーです。インストールすると、ツール一覧がAIアプリに表示されます。
基本チェックi
誰でも見られる情報をチェックしており、コードは読んでいません。当てはまらない項目は数に入れていません。 · 2026年11月6日にチェック
- ✓ 合格
作者とリポジトリが一致
レジストリ名は、リポジトリを所有するGitHubアカウント codeChap で確認済みです
- … 未チェック
今もメンテナンスされている
このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません
- … 未チェック
ライセンスがある
このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません
- – 対象外
エンドポイントが応答する
これはパソコンで動くため、インターネット上のエンドポイントはありません
- – 対象外
OAuthでサインイン
パソコンで動き、代わりにローカルの設定を使います
- … 未チェック
ツールの説明に隠れた指示がない
パソコンで動くサーバーです。ツール一覧を読み取れるのは、インターネット上のエンドポイントがある場合だけです
チャット・メールのほかのサーバーとの比較i
- このカテゴリのほかの1760件のうち0%よりスターが多い
- このカテゴリのほかの1760件のうち17%より最近レジストリに公開
- 基本チェックの結果が、このカテゴリのほかの1760件のうち100%と同じかそれ以上
レジストリでこのカテゴリにある有効なすべてのサーバーと比較しています。スターは、公開者がリポジトリの所有者である場合だけ数えます。
よくある質問
Grok Chatは安全ですか？
当てはまる基本チェック1項目のうち1項目に合格しました。コードは読んでいません。キーやトークンを追加する前に、サーバーがどんなアクセスを求めているかを確認し、必要な権限だけを持つキーを使ってください。
どんなキーやコードが必要ですか？
レジストリには必須のキーは載っていません。ただし、最初に使うときにサインインを求めるサーバーもあります。
パソコンで動きますか、それともクラウドですか？
あなたのパソコンで動きます。必要なときにAIアプリが起動し、データは作者のサーバーを通りません（サーバー自体がオンラインサービスを呼び出す場合を除きます）。
今もメンテナンスされていますか？
GitHubリポジトリの最終更新は–、最新バージョン（0.2.0）がレジストリに届いたのは4 か月前です。
どのアプリで使えますか？
Claude Desktop、Claude Code、Cursor、VS CodeなどのMCP対応アプリで使えます。
代わりに使えるものは？
同じカテゴリには：Vexa, emailmd, MCP WhatsApp Cloud
代わりの候補
同じカテゴリで、ほかの作者が作ったサーバー。スターの多い順。
カードの見方：★ GitHubスターi3つの柱：レビュー · チェック · 利用状況i更新＝最新バージョンをレジストリに公開した日i
emailmd
作者：anypost
Render markdown into email-safe HTML, lint drafts for deliverability problems, and preview emails.
パソコンでもクラウドでも★ 1,385MIT30 日前更新
インストール
MCP WhatsApp Cloud
作者：codespar
MCP server for WhatsApp Cloud API (Meta) — messages, media, and templates via Graph API
パソコンで動く★ 277MIT5 か月前更新
インストール
作者のREADME
READMEを開く
作者のリポジトリから書かれたとおりにコピーしたものです。PopNx MCPは内容を確認・推奨していません。HTML、画像、スクリプトは取り除いています。リンクはこのサイトの外へ移動します。
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