MindBridge MCP 服务器⚡ 大脑活动所需的 AI 路由器

MindBridge 是您的 AI 指挥中心——一个模型上下文协议 (MCP) 服务器，旨在统一、组织和增强您的 LLM 工作流程。

忘记供应商锁定。忘记处理十几个 API。
MindBridge 将您的应用程序连接到任何模型，从 OpenAI 和 Anthropic 到 Ollama 和 DeepSeek，并让它们像专家顾问团队一样相互交谈。

需要极致速度？那就买个便宜的型号吧。
需要复杂的推理？请联系专家。
想要听取第二意见？MindBridge 内置了此功能。

这不仅仅是模型聚合，更是模型编排。

核心功能🔥

它的作用	为什么要使用它
多LLM支持	立即在 OpenAI、Anthropic、Google、DeepSeek、OpenRouter、Ollama（本地模型）和 OpenAI 兼容 API 之间切换。
推理引擎感知	智能路由到为深度推理而构建的模型，如 Claude、GPT-4o、DeepSeek Reasoner 等。
getSecondOpinion 工具	向多个模型询问相同的问题，以并排比较答案。
OpenAI兼容API层	将 MindBridge 放入任何需要 OpenAI 端点的工具中（Azure、Together.ai、Groq 等）。
自动检测提供商	只需添加您的密钥。MindBridge 会自动处理设置和发现。
极其灵活	通过环境变量、MCP 配置或 JSON 配置一切 — — 由您决定。

为什么选择 MindBridge？

“每个法学硕士都有自己擅长的领域。MindBridge 让他们能够协同工作。”

适合：

代理建造者
多模型工作流程
AI编排引擎
推理密集型任务
构建更智能的AI开发环境
LLM 支持的后端
厌倦了供应商围墙花园的人

安装🛠️

选项 1：从 npm 安装（推荐）

# Install globally
npm install -g @pinkpixel/mindbridge

# use with npx
npx @pinkpixel/mindbridge

选项 2：从源安装

克隆存储库：
git clone https://github.com/pinkpixel-dev/mindbridge.git cd mindbridge
安装依赖项：
chmod +x install.sh ./install.sh
配置环境变量：
cp .env.example .env
编辑.env并为您想要使用的提供商添加 API 密钥。

配置⚙️

环境变量

服务器支持以下环境变量：

OPENAI_API_KEY ：您的 OpenAI API 密钥
ANTHROPIC_API_KEY ：您的 Anthropic API 密钥
DEEPSEEK_API_KEY ：您的 DeepSeek API 密钥
GOOGLE_API_KEY ：您的 Google AI API 密钥
OPENROUTER_API_KEY ：您的 OpenRouter API 密钥
OLLAMA_BASE_URL ：Ollama 实例 URL（默认值： http://localhost:11434 ）
OPENAI_COMPATIBLE_API_KEY ：（可选）OpenAI 兼容服务的 API 密钥
OPENAI_COMPATIBLE_API_BASE_URL ：OpenAI 兼容服务的基本 URL
OPENAI_COMPATIBLE_API_MODELS ：可用模型的逗号分隔列表

MCP 配置

为了与 Cursor 或 Windsurf 等 MCP 兼容 IDE 一起使用，您可以在mcp.json文件中使用以下配置：

{
  "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"
      ]
    }
  }
}

将 API 密钥替换为您的实际密钥。对于与 OpenAI 兼容的配置，如果服务不需要身份验证，则可以删除api_key字段。

使用方法💫

启动服务器

具有自动重新加载的开发模式：

npm run dev

生产方式：

npm run build
npm start

全局安装时：

mindbridge

可用工具

获取第二意见
{ 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 }
列出提供商
- 列出所有已配置的提供程序及其可用模型
- 无需参数
推理模型列表
- 列出针对推理任务优化的模型
- 无需参数

使用示例📝

// 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
}

开发🔧

npm run lint ：运行 ESLint
npm run format ：使用 Prettier 格式化代码
npm run clean ：清理构建工件
npm run build ：构建项目

贡献

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执照

MIT——做任何事都行，但不要作恶。

由Pink Pixel用❤️制作

MindBridge MCP Server

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