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将 llm-chat 生态工具封装为 MCP 服务，便于通过 stdio 或 HTTP 集成调用。
复制安装指令，让 AI 自动完成配置 · 推荐新手
"LLM Chat MCP" 暂无可直接复制的安装信息，请查看页面文档或源码仓库。
请说明如何用 LLM Chat MCP 将一个 llm-chat 的 ToolPackage 暴露为本地 MCP 服务，并分别给出 stdio 启动方式与配置示例。
一份面向开发者的接入说明，包含启动步骤、配置示例和 stdio 使用方式。
我想把现有的 llm-chat 工具通过 Streamable HTTP 提供给远程客户端调用，请给出服务部署思路、示例配置，以及请求调用流程说明。
包含远程部署方案、HTTP 传输配置示例，以及客户端调用流程的说明文档。
我的 MCP 客户端无法识别通过 LLM Chat MCP 暴露的工具，请列出常见故障原因，并给出针对 stdio 与 HTTP 两种传输方式的排查清单。
一份结构化的排障清单，覆盖配置错误、传输问题、服务启动与客户端兼容性检查。
通过 MCP 将大模型请求转发到兼容 OpenAI 的服务提供商。
帮助开发者用 TypeScript 快速创建支持 stdio/HTTP 的 MCP 服务器
通过 MCP 调用文件系统操作与兼容 OpenAI 的文本生成能力
通过 MCP 协议调用天气查询等工具，并复用资源与提示模板提升集成效率。
通过对话检索文档并调用 MCP 工具，完成问答、分析与操作任务
通过支持 MCP 的 AI 聊天客户端连接工具并统一完成问答与操作