ต้นแบบ · รุ่นทดลอง: มีทุก server ในทะเบียนทางการ อัปเดตทุก 30 นาที รีวิวและบัญชีผู้ใช้จะมาในขั้นถัดไป
PopNx MCPที่รวม MCP สำหรับคนใช้ AI · อธิบายเป็นภาษาคน

Grok Chat

โดย codeChapรุ่น 0.2.0i★ –i–
ชื่อใน registryio.github.codeChap/grok-chat

ติดตั้ง

ภาพรวม

คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)

MCP server for the xAI Grok API — chat, vision, search, and embeddings

สามเสาของ PopNx MCP

สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน

ใช้ทำอะไรได้

ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry

  • การเชื่อมต่อ: –
  • ช่องทาง (transport):
  • หมวด: แชตและอีเมล

ติดตั้ง

เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง

ก่อนติดตั้ง

ผู้ทำยังไม่ได้ใส่วิธีติดตั้งใน registry ให้ดู README ของผู้ทำด้านล่าง

ทำอะไรได้บ้าง

รันในเครื่องคุณ รายการเครื่องมือจะขึ้นในแอป AI หลังติดตั้ง

ผลตรวจเบื้องต้นi

เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 6 พ.ย. 2569

  • ✓ ผ่าน

    ตัวตนผู้ทำตรงกับ repo

    ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub codeChap ซึ่งเป็นเจ้าของ repo

  • … ยังไม่ตรวจ

    ยังมีคนดูแล

    ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub

  • … ยังไม่ตรวจ

    มีสัญญาอนุญาต (license)

    ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub

  • – ไม่เกี่ยว

    endpoint ตอบ

    ตัวนี้รันบนเครื่องคุณ ไม่มี endpoint บนอินเทอร์เน็ต

  • – ไม่เกี่ยว

    ล็อกอินแบบ OAuth

    ตัวนี้รันบนเครื่อง ใช้ค่าที่ตั้งในเครื่องแทน

  • … ยังไม่ตรวจ

    คำอธิบายเครื่องมือไม่มีคำสั่งแอบแฝง

    รันในเครื่องคุณ เราอ่านรายการเครื่องมือได้เฉพาะตัวที่มี endpoint บนอินเทอร์เน็ต

เทียบกับตัวอื่นในหมวด แชตและอีเมลi

  • ดาวมากกว่า 0% ของอีก 1760 ตัวในหมวดนี้
  • ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 17% ของอีก 1760 ตัวในหมวดนี้
  • ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 1760 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

Grok Chat ปลอดภัยไหม?

จากการตรวจเบื้องต้นของเรา ผ่าน 1 จาก 1 ข้อที่ตรวจได้ เรายังไม่ได้อ่านโค้ด ก่อนใส่กุญแจหรือ token ให้ดูว่า server ขอสิทธิ์อะไร และเลือกกุญแจที่ทำได้เท่าที่จำเป็น

ต้องใช้กุญแจหรือรหัสอะไรบ้าง?

registry ไม่ได้ระบุว่าต้องใช้กุญแจ แต่บางตัวจะขอให้ล็อกอินตอนใช้ครั้งแรก

ตัวนี้รันบนเครื่องหรือบนคลาวด์?

รันบนเครื่องของคุณ โปรแกรม AI จะเปิด server ขึ้นมาเองเมื่อใช้ ข้อมูลไม่ต้องผ่านเซิร์ฟเวอร์ของผู้ทำ (ยกเว้นตัวที่ไปเรียกบริการออนไลน์ต่อ)

ยังมีคนดูแลอยู่ไหม?

repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด – และส่งรุ่นล่าสุด (0.2.0) เข้า registry 4 เดือนที่ผ่านมา

ใช้กับโปรแกรมไหนได้บ้าง?

โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code

มีตัวไหนใช้แทนได้บ้าง?

ในหมวดเดียวกันมี Vexa, emailmd, MCP WhatsApp Cloud

ตัวที่ใช้แทนได้

server หมวดเดียวกันจากผู้ทำคนอื่น เรียงตามดาว

อ่านการ์ด:★ ดาว GitHubiสามเสา: รีวิว · ผลตรวจ · การใช้งานiอัปเดต = วันที่ส่งรุ่นล่าสุดเข้า registryi

Vexa

โดย Vexa-ai

Meeting bot and transcripts for Google Meet, Teams and Zoom. Live or after, speakers labelled.

รันบนคลาวด์★ 2,949Apache-2.0อัปเดต 2 เดือนที่ผ่านมา
ติดตั้ง

emailmd

โดย anypost

Render markdown into email-safe HTML, lint drafts for deliverability problems, and preview emails.

บนเครื่องหรือคลาวด์★ 1,385MITอัปเดต 30 วันที่ผ่านมา
ติดตั้ง

MCP WhatsApp Cloud

โดย codespar

MCP server for WhatsApp Cloud API (Meta) — messages, media, and templates via Graph API

รันบนเครื่อง★ 277MITอัปเดต 5 เดือนที่ผ่านมา
ติดตั้ง

README จากผู้ทำ

เปิดอ่าน README

ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ

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

ToolDescription
chatSend 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_visionAnalyse an image with Grok's vision capabilities given an image URL and text prompt
chat_with_searchChat with Grok using live web search and/or X (Twitter) search to ground responses
embeddingGenerate text embeddings using Grok's embedding model
list_modelsList 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:

NameTypeRequiredDescription
promptstringyesThe user message to send
modelstringnoModel ID (default: grok-4.3). Call list_models for the current set.
system_promptstringnoSystem prompt to set context
messagesstringnoFull conversation history as JSON array of {role, content} objects
temperaturefloatnoSampling temperature (0.0 - 2.0)
max_tokensintegernoMaximum tokens to generate
response_schemastringnoJSON schema string to enforce structured output
reasoning_effortstringnoOn 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:

NameTypeRequiredDescription
promptstringyesText prompt describing what to analyse
image_urlstringyesURL of the image (must be http:// or https://)
modelstringnoModel ID (default: grok-4.3). Must be a vision-capable model. Call list_models for the current set.
detailstringnoImage detail level: low or high (default: high)
temperaturefloatnoSampling temperature (0.0 - 2.0)
max_tokensintegernoMaximum 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:

NameTypeRequiredDescription
promptstringyesThe user message to send
search_typestringnoSearch type: web, x, or both (default: both)
modelstringnoModel ID (default: grok-4.3). Call list_models for the current set.
system_promptstringnoSystem prompt to set context
temperaturefloatnoSampling temperature (0.0 - 2.0)
max_tokensintegernoMaximum tokens to generate
reasoning_effortstringnoOn 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:

NameTypeRequiredDescription
inputstringyesText to embed as JSON: a single string or array of strings
modelstringnoEmbedding model to use (default: grok-2-text-embedding)
list_models

List all available Grok models. No parameters. Results are cached for 5 minutes.

Prerequisites

Setup

Create the config file:

mkdir -p ~/.config/mcp-server-grok-chat

Create ~/.config/mcp-server-grok-chat/config.toml:

api_key = "xai-..."

Build

cargo build --release

This produces target/release/grok-chat.

For development:

cargo build              # debug build

cargo 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

ถาม PopNx