Mistral AI推出Le Chat，提供20多种安全的企业级MCP连接器，支持自定义扩展，便于将工作流集成到AI助手中。同时引入Memories功能，提供个性化响应和可靠的内存管理，用户可完全控制存储、编辑或删除内容。所有功能均可在免费计划中使用，支持移动、浏览器、本地或云端部署。

Le Chat：自定义MCP连接器与记忆功能 | Mistral AI

今天，我们为您提供更多理由切换到Le Chat。

1. 最广泛的企业级连接器目录（测试版）

   • 包含20多个安全连接器，涵盖数据、生产力、开发、自动化、商务和自定义集成，支持在Databricks、Snowflake、GitHub、Atlassian、Asana、Outlook、Box、Stripe、Zapier等工具中搜索、总结和执行操作。
   • 自定义扩展性：添加您自己的MCP连接器，以扩大覆盖范围并推动更精确的操作和洞察。
   • 灵活部署：可在移动设备、浏览器、本地或云端运行。

2. 上下文记忆：引入记忆功能（测试版）

   • 基于您的偏好和事实提供高度个性化的响应。
   • 可靠的内存处理：保存重要信息，过滤敏感或短暂内容。
   • 完全控制存储、编辑或删除的内容。
   • 快速从ChatGPT导入记忆。

3. 所有功能均可在免费计划中使用。

连接器在行动
Le Chat的20多个MCP连接器使您能够在关键业务工具中搜索、总结和执行操作。连接器目录涵盖多个类别，简化了工作流程的集成。
- 数据：在Databricks、Snowflake、Pinecone等工具中搜索和分析数据集。
- 生产力：在Box和Notion中协作，在Asana或Monday.com中创建项目板，并在Jira和Confluence中处理问题。
- 开发：在GitHub中管理问题、拉取请求和代码分析，在Linear中创建任务，在Sentry中监控错误。
- 自动化：通过Zapier和Brevo扩展工作流程。
- 商务：访问并处理PayPal、Plaid、Square和Stripe的商户和支付数据。
- 自定义：添加您自己的MCP连接器，以查询、总结和执行与您业务相关的系统和操作。
- 部署：可在本地、云端或Mistral Cloud上运行，完全控制数据和流程的位置。

连接任何MCP服务器
您还可以连接到任何远程MCP服务器，即使它不在连接器目录中，也能查询、交叉引用和执行操作。

您的规则，您的控制
管理员可以控制组织内谁可以使用哪些连接器，确保用户只能访问他们被允许的数据。Le Chat支持自托管、私有或公有云部署，或作为Mistral Cloud的完全托管服务。

记忆功能
Le Chat的记忆功能在对话中保留上下文，检索过去的洞察、决策和参考，提供更相关、个性化和丰富的响应。记忆功能在准确性和可靠性方面表现出色，保存重要信息，避免敏感或短暂内容，并确保检索正确的信息。

立即体验
连接器和记忆功能对所有Le Chat用户开放。您可以在chat.mistral.ai上试用新功能，或从App Store或Google Play Store免费下载Le Chat移动应用，无需信用卡。

MCP网络研讨会与黑客马拉松
- 网络研讨会：9月9日在线，了解Le Chat的新MCP功能。
- 黑客马拉松：9月13-14日在巴黎举行，与顶尖AI工程师一起将想法变为现实。

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评论内容总结：

1. 对Mistral模型的正面评价：

   • 有用户表示从GPT-4.1-mini升级到Mistral-medium-0525后，性能显著提升，速度更快，结果更可靠，尽管偶尔会出现格式问题。
     • 引用：“Same price, but dramatically better results, way more reliable, and 10x faster.”（价格相同，但结果显著更好，更可靠，速度快了10倍。）
   • 另一位用户提到ProtonMail的Lumo LLM Chat基于Mistral模型，使用体验良好，尽管偶尔会依赖其他系统。
     • 引用：“I use Lumo a lot and usually results are good enough.”（我经常使用Lumo，结果通常足够好。）

2. 对Mistral模型的质疑：

   • 有用户认为Mistral的唯一卖点是“欧洲制造”，但这并不是一个强有力的优势。
     • 引用：“Strongest argument I see for Mistral is that it's European. Which isn't a very good argument.”（我认为Mistral最有力的论点是它是欧洲的，但这并不是一个很好的论点。）
   • 另一位用户表示每次尝试Mistral模型都感到失望，最终还是会回到其他选项。
     • 引用：“Every time I tried a Mistral model I was left rather underwhelmed and just went back to the usual options.”（每次尝试Mistral模型都让我感到失望，最终还是会回到其他选项。）

3. 对Mistral技术细节的讨论：

   • 有用户对Mistral的“安全连接器”提出疑问，认为其安全性未得到充分解释。
     • 引用：“What does secure mean in this context? I didn't see it explained here.”（在这种情况下，“安全”是什么意思？我没有看到解释。）
   • 另一位开发者询问是否可以将自己开发的MCP连接器加入Mistral的目录中，并介绍了其开源项目。
     • 引用：“Would be awesome to get it listed, and it's open source.”（如果能被列入目录就太好了，而且它是开源的。）

4. 对Mistral市场表现的关注：

   • 有用户提到Mistral即将完成一轮融资，估值达到140亿美元，并认为与其他公司相比，这个估值显得较低。
     • 引用：“Mistral recently being valued at $14 billion in the previous funding appears like a steal to me.”（Mistral最近在上一轮融资中估值达到140亿美元，在我看来这很划算。）
   • 另一位用户预测Mistral可能会很快筹集到数十亿美元的资金。
     • 引用：“With all the recent news, I can see Mistral raising billions soon.”（根据最近的新闻，我认为Mistral很快就会筹集到数十亿美元。）

5. 对Mistral数据收集的批评：

   • 有用户批评Mistral在用户试用前收集数据，认为这种做法不公平。
     • 引用：“It looks like Mistral wants to collect data before people are able to try out the sacred 'AI'.”（看起来Mistral想在人们试用“AI”之前收集数据。）

总结：评论中对Mistral模型的评价褒贬不一，正面评价集中在性能提升和欧洲背景，而质疑则主要针对其技术细节和市场表现。同时，也有用户对其数据收集行为提出批评。