Servidor MCP de MindBridge ⚡ El enrutador de IA para grandes movimientos cerebrales

MindBridge es su centro de comando de IA: un servidor de Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) creado para unificar, organizar y potenciar sus flujos de trabajo de LLM.

Olvídate de la dependencia de un proveedor. Olvídate de tener que lidiar con una docena de API.
MindBridge conecta sus aplicaciones a cualquier modelo, desde OpenAI y Anthropic hasta Ollama y DeepSeek, y les permite comunicarse entre sí como un equipo de consultores expertos.

¿Necesitas velocidad pura? Consigue un modelo económico.
¿Necesitas un razonamiento complejo? Dirígelo a un especialista.
¿Quieres una segunda opinión? MindBridge la tiene integrada.

Esto no es solo agregación de modelos. Es orquestación de modelos.

Características principales 🔥

Qué hace	¿Por qué deberías usarlo?
Soporte para múltiples LLM	Cambie instantáneamente entre OpenAI, Anthropic, Google, DeepSeek, OpenRouter, Ollama (modelos locales) y API compatibles con OpenAI.
Motor de razonamiento consciente	Enrutamiento inteligente a modelos creados para razonamiento profundo como Claude, GPT-4o, DeepSeek Reasoner, etc.
Herramienta getSecondOpinion	Haga la misma pregunta a varios modelos para comparar las respuestas.
Capa API compatible con OpenAI	Instale MindBridge en cualquier herramienta que espere puntos finales OpenAI (Azure, Together.ai, Groq, etc.).
Detecta automáticamente a los proveedores	Solo agrega tus claves. MindBridge gestiona la configuración y el descubrimiento automáticamente.
Flexible como el infierno	Configure todo a través de variables de entorno, configuración MCP o JSON: usted decide.

¿Por qué MindBridge?

Cada LLM es bueno en algo. MindBridge los ayuda a trabajar juntos.

Perfecto para:

Constructores de agentes
Flujos de trabajo multimodelo
Motores de orquestación de IA
Tareas que requieren mucho razonamiento
Construyendo entornos de desarrollo de IA más inteligentes
Backends impulsados por LLM
¿Alguien está cansado de los jardines amurallados de los vendedores?

Instalación 🛠️

Opción 1: Instalar desde npm (recomendado)

# Install globally
npm install -g @pinkpixel/mindbridge

# use with npx
npx @pinkpixel/mindbridge

Opción 2: Instalar desde la fuente

Clonar el repositorio:
git clone https://github.com/pinkpixel-dev/mindbridge.git cd mindbridge
Instalar dependencias:
chmod +x install.sh ./install.sh
Configurar variables de entorno:
cp .env.example .env
Edite .env y agregue sus claves API para los proveedores que desee utilizar.

Configuración ⚙️

Variables de entorno

El servidor admite las siguientes variables de entorno:

OPENAI_API_KEY : Su clave API de OpenAI
ANTHROPIC_API_KEY : Su clave de API antrópica
DEEPSEEK_API_KEY : Su clave API de DeepSeek
GOOGLE_API_KEY : Su clave de API de Google AI
OPENROUTER_API_KEY : Su clave API de OpenRouter
OLLAMA_BASE_URL : URL de la instancia de Ollama (predeterminado: http://localhost:11434 )
OPENAI_COMPATIBLE_API_KEY : (Opcional) Clave API para servicios compatibles con OpenAI
OPENAI_COMPATIBLE_API_BASE_URL : URL base para servicios compatibles con OpenAI
OPENAI_COMPATIBLE_API_MODELS : Lista separada por comas de modelos disponibles

Configuración de MCP

Para usar con IDE compatibles con MCP como Cursor o Windsurf, puede usar la siguiente configuración en su archivo mcp.json :

{
  "mcpServers": {
    "mindbridge": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@pinkpixel/mindbridge"
      ],
      "env": {
        "OPENAI_API_KEY": "OPENAI_API_KEY_HERE",
        "ANTHROPIC_API_KEY": "ANTHROPIC_API_KEY_HERE",
        "GOOGLE_API_KEY": "GOOGLE_API_KEY_HERE",
        "DEEPSEEK_API_KEY": "DEEPSEEK_API_KEY_HERE",
        "OPENROUTER_API_KEY": "OPENROUTER_API_KEY_HERE"
      },
      "provider_config": {
        "openai": {
          "default_model": "gpt-4o"
        },
        "anthropic": {
          "default_model": "claude-3-5-sonnet-20241022"
        },
        "google": {
          "default_model": "gemini-2.0-flash"
        },
        "deepseek": {
          "default_model": "deepseek-chat"
        },
        "openrouter": {
          "default_model": "openai/gpt-4o"
        },
        "ollama": {
          "base_url": "http://localhost:11434",
          "default_model": "llama3"
        },
        "openai_compatible": {
          "api_key": "API_KEY_HERE_OR_REMOVE_IF_NOT_NEEDED",
          "base_url": "FULL_API_URL_HERE",
          "available_models": ["MODEL1", "MODEL2"],
          "default_model": "MODEL1"
        }
      },
      "default_params": {
        "temperature": 0.7,
        "reasoning_effort": "medium"
      },
      "alwaysAllow": [
        "getSecondOpinion",
        "listProviders",
        "listReasoningModels"
      ]
    }
  }
}

Reemplace las claves API con sus claves reales. Para la configuración compatible con OpenAI, puede eliminar el campo api_key si el servicio no requiere autenticación.

Uso 💫

Iniciando el servidor

Modo de desarrollo con recarga automática:

npm run dev

Modo de producción:

npm run build
npm start

Cuando se instala globalmente:

mindbridge

Herramientas disponibles

obtenerSegundaOpinión
{ provider: string; // LLM provider name model: string; // Model identifier prompt: string; // Your question or prompt systemPrompt?: string; // Optional system instructions temperature?: number; // Response randomness (0-1) maxTokens?: number; // Maximum response length reasoning_effort?: 'low' | 'medium' | 'high'; // For reasoning models }
lista de proveedores
- Enumera todos los proveedores configurados y sus modelos disponibles
- No se requieren parámetros
listaReasoningModels
- Enumera modelos optimizados para tareas de razonamiento
- No se requieren parámetros

Ejemplo de uso 📝

// Get an opinion from GPT-4o
{
  "provider": "openai",
  "model": "gpt-4o",
  "prompt": "What are the key considerations for database sharding?",
  "temperature": 0.7,
  "maxTokens": 1000
}

// Get a reasoned response from OpenAI's o1 model
{
  "provider": "openai",
  "model": "o1",
  "prompt": "Explain the mathematical principles behind database indexing",
  "reasoning_effort": "high",
  "maxTokens": 4000
}

// Get a reasoned response from DeepSeek
{
  "provider": "deepseek",
  "model": "deepseek-reasoner",
  "prompt": "What are the tradeoffs between microservices and monoliths?",
  "reasoning_effort": "high",
  "maxTokens": 2000
}

// Use an OpenAI-compatible provider
{
  "provider": "openaiCompatible",
  "model": "YOUR_MODEL_NAME",
  "prompt": "Explain the concept of eventual consistency in distributed systems",
  "temperature": 0.5,
  "maxTokens": 1500
}

Desarrollo 🔧

npm run lint : Ejecutar ESLint
npm run format : Formatear código con Prettier
npm run clean : Limpiar artefactos de compilación
npm run build : Construye el proyecto

Contribuyendo

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