HyperChat: ein KI-Dialog-Client, der MCP-Intelligenz zur Durchführung komplexer Aufgaben nutzt

Allgemeine Einführung

HyperChat ist ein von BigSweetPotatoStudio entwickelter Open-Source-Chat-Client, der auf GitHub gehostet wird. Sein Ziel ist es, ein effizientes Chat-Erlebnis durch die Integration mit den APIs mehrerer Large Language Models (LLMs) (z. B. OpenAI, Claude, Qwen usw.) zu bieten und die Automatisierung von Aufgaben und die Skalierung der Produktivität durch die Nutzung des MCP (Model Context Protocol) für die Automatisierung von Aufgaben und die Skalierung der Produktivität. HyperChat unterstützt sowohl macOS- als auch Windows-Systeme und verfügt nicht nur über einen integrierten Plug-in-Marktplatz, sondern ermöglicht auch die manuelle Installation von Drittanbieter-Software. MCP Plugin für Entwickler und allgemeine Benutzer. Zu den Funktionen gehören Multi-Session-Management (ChatSpace), Agentenanrufe, zeitgesteuerte Aufgaben usw. Die aktuelle Version ist 0.3.4 und wird noch aktiv aktualisiert.

HyperChat Hauptdialogfenster

Zeitgesteuerte HyperChat-Aufgaben

HyperChat erledigt komplexe mehrstufige, multimodale Aufgaben

Funktionsliste

• Mehrere LLM-API-IntegrationenKompatibel mit Modellen von OpenAI, Claude (über OpenRouter), Qwen, Deepseek, GLM, Ollama und anderen.
• MCP-Plug-in-MarktplatzBietet eine Ein-Klick-Installation und -Konfiguration, unterstützt die Automatisierung von Aufgaben und die Erweiterung der Wissensbasis (RAG).
• Geplanter Task PlanerAufgaben werden vom Agenten automatisch erstellt und erledigt, und der Status wird in Echtzeit überprüft.
• ChatSpace Multi-SitzungUnterstützung für mehrere gleichzeitige Gespräche zur Verbesserung der Effizienz.
• Agent ManagementVoreingestellte Prompts und MCP-Dienste, Unterstützung für Inter-Agent-Anrufe.
• Plattformübergreifende KompatibilitätUnterstützung für macOS und Windows, einschließlich Dark Mode.
• InhaltswiedergabeUnterstützung von SVG, HTML, KaTeX-Formeldarstellung und Codehervorhebung.
• WebDAV-SynchronisierungErmöglicht die geräteübergreifende Datensynchronisation.
• Unterstützung für EntwicklerOffener Quellcode, der benutzerdefinierte Plug-ins und Funktionsentwicklung ermöglicht.

Hilfe verwenden

Ablauf der Installation

Für die Installation von HyperChat muss eine bestimmte Umgebung vorbereitet werden, und im Folgenden werden die einzelnen Schritte beschrieben:

1. die Vorbereitung der Umwelt

Stellen Sie sicher, dass die folgenden Tools auf Ihrem System installiert sind:

• Node.js(auf dem die zentrale HyperChat-Umgebung läuft):
  • macOSTerminalbetrieb brew install node(Homebrew muss zuerst installiert werden).
  • Windows (Computer): Lauf winget install OpenJS. oder laden Sie es von nodejs.org herunter.
• uv(Verwaltung der Python-Umgebung):
  • macOS: Lauf brew install uv.
  • Windows (Computer): Lauf winget install --id=astral-sh.uv -e.

2. herunterladen und installieren

• Besuchen Sie das GitHub-Repository (https://github.com/BigSweetPotatoStudio/HyperChat):
  • Klicken Sie auf "Code" > "ZIP herunterladen", um den Quellcode herunterzuladen, oder führen Sie ihn aus:

    git clone https://github.com/BigSweetPotatoStudio/HyperChat.git
    

• Wechseln Sie in das Projektverzeichnis und installieren Sie die Abhängigkeiten:

  cd HyperChat
  cd electron && npm install
  cd ... /web && npm installieren
  cd . /web && npm installieren
  

3. starten Sie HyperChat

• Führen Sie das Entwicklungsmodell aus:

  npm run dev
  

• macOS Probleme mit der BerechtigungWenn Sie zur Korruption aufgefordert werden, führen Sie aus:

  sudo xattr -d com.apple.quarantine /Anwendungen/HyperChat.app
  

• Windows (Computer)Doppelklicken Sie auf die erstellte Anwendung, um sie zu starten.

4. die Konfigurationsumgebung (optional)

• nvm-Benutzer(macOS): Überprüfen Sie, ob der PATH Node.js enthält:

  echo $PATH
  

  Falls es fehlt, fügen Sie es manuell hinzu; Windows nvm ist standardmäßig verfügbar.

Hauptfunktionen Betriebsanleitung

Konfigurieren der LLM-API

HyperChat unterstützt eine Vielzahl von LLMs, und im Folgenden werden die Konfigurationsschritte beschrieben:

1. Abrufen des API-Schlüssels::
   • Registrieren Sie sich bei dem LLM-Zieldienst (z. B. OpenAI, OpenRouter) und erzeugen Sie den Schlüssel.
2. Geben Sie den Schlüssel::
   • Öffnen Sie HyperChat und gehen Sie zu Einstellungen > API-Konfiguration.
   • Fügen Sie den Schlüssel ein, wählen Sie den Dienst aus und vergewissern Sie sich, dass er mit APIs im OpenAI-Stil kompatibel ist.
3. Prüfung (Maschinen usw.)::
   • Geben Sie "1+1=?" in das Chat-Feld ein. und bestätigen Sie, um das richtige Ergebnis zu erhalten.

Verwendung des MCP-Plug-Ins

Das MCP-Plugin ist eine zentrale Erweiterung für HyperChat:

1. Zugang zum integrierten Marktplatz::
   • Klicken Sie auf die Registerkarte "Plugins" und suchen Sie die verfügbaren Plugins (z. B. hypertools, undabrufen.).
2. Ein-Klick-Installation::
   • Wählen Sie das Plugin aus und klicken Sie auf "Installieren", um die Konfiguration automatisch abzuschließen.
3. Manuelle Installation von Drittanbieter-Plug-ins::
   • Laden Sie die Plugin-Datei herunter, gehen Sie in die "Plugin-Verwaltung", füllen Sie die Befehl, undargs, undenvSparen.
4. Anwendungsbeispiel::
   • Montage Suche Geben Sie nach dem Plugin "Search for the latest AI news" ein, um die Ergebnisse zu sehen.

Zeitgesteuerte Aufgaben einrichten

Die Automatisierung von Aufgaben ist das Highlight von HyperChat:

1. Aufgaben erstellen::
   • Klicken Sie im Aufgabenbereich auf Neu.
   • Geben Sie den Aufgabennamen (z. B. "Tägliche Zusammenfassung"), die Uhrzeit (z. B. "Jeden Tag 18:00") und die Anweisungen (z. B. "Zusammenfassung des heutigen Kalenders") ein.
2. Agent angeben::
   • Wählen Sie den konfigurierten Agenten aus, um die Aufgabe auszuführen.
3. Ergebnisse anzeigen::
   • Wenn die Aufgabe abgeschlossen ist, wird der Status auf "Erledigt" aktualisiert und die Ergebnisse können aus dem "Aufgabenverlauf" heruntergeladen werden.

ChatSpace Multi-Sitzungsmanagement

1. Eine neue Sitzung eröffnen::
   • Klicken Sie auf die Schaltfläche "+", um einen neuen ChatSpace zu erstellen.
   • Jede Sitzung läuft unabhängig und kann mit verschiedenen Agenten gleichzeitig geführt werden.
2. Sitzungen umschalten::
   • Wechseln Sie schnell zwischen verschiedenen ChatSpaces, indem Sie sie in der linken Spalte auswählen.

Agent ruft Agent an

1. Konfigurieren des HyperAgenten::
   • Erstellen Sie einen neuen Agenten im Agentenfenster und richten Sie Eingabeaufforderungen und MCP-Dienste ein.
2. Andere Agenten anrufen::
   • Geben Sie einen Befehl wie "Rufen Sie Agent A an, um einen Bericht zu erstellen", und HyperAgent koordiniert automatisch.

Rendering und Synchronisierung von Inhalten

• Formeln und Codes: Eingabe $E=mc^2$ Zeigen Sie KaTeX-Formeln an, oder fügen Sie Code zum Hervorheben ein.
• WebDAV-SynchronisierungGeben Sie die WebDAV-Adresse und die Anmeldeinformationen unter Einstellungen ein, um die Datensynchronisierung zu aktivieren.

Beispiel für einen operationellen Prozess: Erstellung eines Matheberichts

1. LLM konfigurierenZugriff auf die OpenAI API.
2. Installation von Plug-InsInstallation auf dem Markt hypertools.
3. Neue AufgabenLegen Sie mit dem Befehl "Parse and generate trigonometry report" fest: "Generate Maths report every Monday at 10:00".
4. in Bewegung seinDie Aufgabe wird automatisch ausgeführt und das Ergebnis enthält KaTeX-Formeln, die direkt kopiert und verwendet werden können.

caveat

• LLM-KompatibilitätDeepseek, etc. können bei mehrstufigen Aufrufen Fehler aufweisen, bevorzugen Sie OpenAI oder Claude.
• SystemanforderungenStellen Sie sicher, dass die Versionen von uv und Node.js den offiziellen Empfehlungen entsprechen.
• Unterstützung der GemeinschaftIssues können auf GitHub Issues eingereicht werden, oder beziehen Sie sich auf HyperChatMCP.