AI导哈

多模型AI辅助服务器

一个为Claude提供多模型辅助工具的服务器，自动查询OpenAI或Google Gemini以帮助Claude解决问题或验证其推理。

  • by kolbeuk
  • JavaScript
  • 本地部署
  • 更新于
在 GitHub 查看 kolbeuk/mcp-multi-model

使用说明

MCP多模型服务器

MCP服务器为Claude提供 get_second_opinion 工具——当Claude需要帮助、遇到困难或想要验证其推理时，它会自动查询OpenAI或Google Gemini。

运作原理

一个工具，智能路由：

  • 代码查询 → OpenAI（gpt-5-nano/gpt-5-mini/gpt-5.2）
  • 推理查询 → 双子座（双子座-3-闪评/双子座-3-预评）
  • 模型尺寸 根据查询复杂度进行缩放（简单→ 纳米/闪光，复杂→ full)

建筑

Claude Desktop
  └─ calls get_second_opinion(prompt, context?)
       └─ MCP Server receives the request
            ├─ Step 1: Router (gpt-5-nano) analyzes the prompt
            │    └─ Returns: model choice, confidence score, task signals
            ├─ Step 2: Calls the selected model with the full prompt
            ├─ Step 3: If confidence < 0.65, auto-escalates to a bigger model
            └─ Step 4: Returns the response + routing metadata to Claude

路由逻辑

路由器（由gpt-5-nano驱动）对每个请求进行分类，并根据以下规则选择最佳模型：

场景 已选择模型
多模式输入（图像、PDF、音频、视频） gemini-3-flash-preview
复杂的多模式+高风险 gemini-3-pro-preview
流水线任务（分类、标记、提取、汇总） gpt-5-nano
带有明确说明的通用文本或代码 gpt-5-mini
复杂的推理、模糊的或高风险的 gpt-5.2

升级

如果出现问题或信心低，服务器会自动升级：

  • gpt-5-nano → gpt-5-mini → gpt-5.2
  • gemini-3-flash-preview → gemini-3-pro-preview

这发生在两种情况下：

  1. 低置信度：路由器置信度得分低于0.65
  2. 模型故障：所选模型出错，因此尝试下一层

可用工具

工具 说明
get_second_opinion 向另一个AI模型寻求帮助。提供提示和可选上下文（代码、错误等）。
list_available_models 查看配置了哪些提供程序和模型，以及路由规则。

项目结构

src/
├── index.ts              # MCP server setup, tool definitions, request handling
├── config.ts             # Loads API keys from env vars or config.json
├── router.ts             # Intelligent routing: model selection, escalation, fallbacks
└── providers/
    ├── openai.ts          # OpenAI API wrapper (GPT models)
    └── gemini.ts          # Google Gemini API wrapper

在新机器上设置

# 1. Clone the repo
git clone git@github.com:<your-username>/mcp-multi-model.git
cd mcp-multi-model

# 2. Install and build
npm install

添加到克劳德桌面

编辑您的Claude Desktop配置文件：

  • macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
  • 视窗: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json

添加此块（如果文件不存在，则创建该文件）：

{
  "mcpServers": {
    "multi-model": {
      "command": "node",
      "args": ["/full/path/to/mcp-multi-model/dist/index.js"],
      "env": {
        "OPENAI_API_KEY": "your-openai-key",
        "GEMINI_API_KEY": "your-gemini-key"
      }
    }
  }
}

重要提示： 替换 /full/path/to/ 使用克隆仓库的实际路径。

然后重新启动Claude Desktop。

添加到克劳德代码（CLI）

将此添加到您的 .claude/settings.json 或项目级别 .claude/settings.local.json:

{
  "mcpServers": {
    "multi-model": {
      "command": "node",
      "args": ["/full/path/to/mcp-multi-model/dist/index.js"],
      "env": {
        "OPENAI_API_KEY": "your-openai-key",
        "GEMINI_API_KEY": "your-gemini-key"
      }
    }
  }
}

配置

API密钥可以通过两种方式提供（env vars优先）：

  1. 环境变量 （推荐）： OPENAI_API_KEY 和 GEMINI_API_KEY --在MCP配置中设置，如上所示
  2. 配置文件：创建一个 config.json 在项目根目录中：
    {
  "openai": { "apiKey": "sk-..." },
  "gemini": { "apiKey": "AI..." }
}

你需要 至少OpenAI 已配置（路由器使用gpt-5-nano）。建议使用这两个提供商进行完全智能路由。

验证它是否有效

在克劳德桌面或克劳德代码中，问：

“使用get_second_opinion工具问：2+2是什么？”

您应该看到它路由到gpt-5-nano并获得响应，以及显示模型选择、置信度和推理的路由元数据。

API密钥

  • OpenAI： https://platform.openai.com/api-keys
  • 双子座： https://aistudio.google.com/apikey

许可证

麻省理工学院

相关 MCP