HyperChat：利用 MCP 智能执行复杂任务的AI对话客户端

综合介绍

HyperChat 是一个由 BigSweetPotatoStudio 开发的开源聊天客户端，托管于 GitHub，旨在通过集成多个大型语言模型（LLM）的 API（如 OpenAI、Claude、Qwen 等）提供高效的聊天体验，同时利用 MCP（Model Context Protocol）协议实现任务自动化与生产力扩展。支持 macOS 和 Windows 系统，HyperChat 不仅内置插件市场，还允许手动安装第三方 MCP 插件，适合开发者与普通用户。其特色包括多会话管理（ChatSpace）、Agent 调用、定时任务等功能，当前版本为 0.3.4，仍在积极更新中。

HyperChat 主对话界面

HyperChat 定时任务

HyperChat 完成复杂的多步骤、多模态任务

功能列表

• 多款 LLM API 集成：兼容 OpenAI、Claude（通过 OpenRouter）、Qwen、Deepseek、GLM、Ollama 等模型。
• MCP 插件市场：提供一键安装与配置，支持任务自动化与知识库扩展（RAG）。
• 定时任务调度：通过 Agent 设定任务并自动完成，实时检查状态。
• ChatSpace 多会话：支持同时进行多个对话，提升效率。
• Agent 管理：预设提示词与 MCP 服务，支持 Agent 间调用。
• 跨平台兼容：支持 macOS 和 Windows，含暗黑模式。
• 内容渲染：支持 SVG、HTML、KaTeX 公式展示及代码高亮。
• WebDAV 同步：实现数据跨设备同步。
• 开发者支持：开源代码，允许自定义插件与功能开发。

使用帮助

安装流程

HyperChat 的安装需要准备特定环境，以下是详细步骤：

1. 环境准备

确保系统已安装以下工具：

• Node.js（运行 HyperChat 核心环境）：
  • macOS：终端运行 brew install node（需先安装 Homebrew）。
  • Windows：运行 winget install OpenJS.NodeJS.LTS 或从 nodejs.org 下载。
• uv（管理 Python 环境）：
  • macOS：运行 brew install uv。
  • Windows：运行 winget install --id=astral-sh.uv -e。

2. 下载与安装

• 访问 GitHub 仓库（https://github.com/BigSweetPotatoStudio/HyperChat）：
  • 点击“Code” > “Download ZIP” 下载源码，或运行：

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

• 进入项目目录并安装依赖：

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

3. 启动 HyperChat

• 运行开发模式：

  npm run dev
  

• macOS 权限问题：若提示损坏，运行：

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

• Windows：双击生成的应用即可启动。

4. 配置环境（可选）

• nvm 用户（macOS）：检查 PATH 是否包含 Node.js：

  echo $PATH
  

  若缺失，手动添加；Windows nvm 默认可用。

主要功能操作指南

配置 LLM API

HyperChat 支持多种 LLM，以下是配置步骤：

1. 获取 API 密钥：
   • 在目标 LLM 服务（如 OpenAI、OpenRouter）注册并生成密钥。
2. 输入密钥：
   • 打开 HyperChat，进入“设置” > “API 配置”。
   • 粘贴密钥，选择服务，确保兼容 OpenAI 风格 API。
3. 测试：
   • 在聊天框输入“1+1=?”，确认返回正确结果。

使用 MCP 插件

MCP 插件是 HyperChat 的核心扩展：

1. 访问内置市场：
   • 点击“插件”选项卡，浏览可用插件（如 hypertools、fetch）。
2. 一键安装：
   • 选择插件，点击“安装”，自动完成配置。
3. 手动安装第三方插件：
   • 下载插件文件，进入“插件管理”，填写 command、args、env，保存。
4. 使用示例：
   • 安装 search 插件后，输入“搜索最新 AI 新闻”，查看返回结果。

设置定时任务

自动化任务是 HyperChat 的亮点：

1. 创建任务：
   • 在“任务”面板点击“新建”。
   • 输入任务名（如“每日总结”）、时间（如“每天 18:00”）和指令（如“总结今日日历”）。
2. 指定 Agent：
   • 选择已配置的 Agent 执行任务。
3. 查看结果：
   • 任务完成后，状态更新为“已完成”，结果可在“任务历史”下载。

ChatSpace 多会话管理

1. 开启新会话：
   • 点击“+”按钮新建 ChatSpace。
   • 每个会话独立运行，可同时与不同 Agent 对话。
2. 切换会话：
   • 在左侧栏选择不同 ChatSpace，快速切换。

Agent 调用 Agent

1. 配置 HyperAgent：
   • 在“Agent”面板新建 Agent，设置提示词和 MCP 服务。
2. 调用其他 Agent：
   • 输入指令如“调用 Agent A 生成报告”，HyperAgent 自动协调。

内容渲染与同步

• 公式与代码：输入 $E=mc^2$ 显示 KaTeX 公式，或粘贴代码实现高亮。
• WebDAV 同步：在“设置”中输入 WebDAV 地址和凭据，启用数据同步。

操作流程示例：生成数学报告

1. 配置 LLM：接入 OpenAI API。
2. 安装插件：在市场安装 hypertools。
3. 新建任务：设置“每周一 10:00 生成数学报告”，指令为“解析并生成三角函数报告”。
4. 运行：任务自动执行，结果含 KaTeX 公式，直接复制使用。

注意事项

• LLM 兼容性：Deepseek 等可能在多步调用中出错，优先选 OpenAI 或 Claude。
• 系统要求：确保 uv 和 Node.js 版本匹配官方建议。
• 社区支持：问题可提交至 GitHub Issues，或参考 HyperChatMCP。