LLM Puente MCP

LLM Bridge MCP permite a los agentes de IA interactuar con múltiples modelos de lenguaje extensos a través de una interfaz estandarizada. Utiliza el Protocolo de Control de Mensajes (MCP) para proporcionar un acceso fluido a diferentes proveedores de LLM, lo que facilita el cambio entre modelos o el uso de varios en la misma aplicación.

Características

Interfaz unificada para múltiples proveedores de LLM:
- OpenAI (modelos GPT)
- Antrópico (modelos de Claude)
- Google (modelos Gemini)
- Búsqueda profunda
- ...
Creado con Pydantic AI para seguridad y validación de tipos
Admite parámetros personalizables como temperatura y tokens máximos.
Proporciona seguimiento de uso y métricas.

Herramientas

El servidor implementa la siguiente herramienta:

run_llm(
    prompt: str,
    model_name: KnownModelName = "openai:gpt-4o-mini",
    temperature: float = 0.7,
    max_tokens: int = 8192,
    system_prompt: str = "",
) -> LLMResponse

prompt : El mensaje de texto que se enviará al LLM
model_name : Modelo específico a utilizar (predeterminado: "openai")
temperature : controla la aleatoriedad (0,0 a 1,0)
max_tokens : Número máximo de tokens a generar
system_prompt : mensaje del sistema opcional para guiar el comportamiento del modelo

Instalación

Instalación mediante herrería

Para instalar llm-bridge-mcp para Claude Desktop automáticamente a través de Smithery :

npx -y @smithery/cli install @sjquant/llm-bridge-mcp --client claude

Instalación manual

Clonar el repositorio:

git clone https://github.com/yourusername/llm-bridge-mcp.git
cd llm-bridge-mcp

Instalar uv (si aún no está instalado):

# On macOS
brew install uv

# On Linux
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

# On Windows
powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"

Configuración

Cree un archivo .env en el directorio raíz con sus claves API:

OPENAI_API_KEY=your_openai_api_key
ANTHROPIC_API_KEY=your_anthropic_api_key
GOOGLE_API_KEY=your_google_api_key
DEEPSEEK_API_KEY=your_deepseek_api_key

Uso

Uso con Claude Desktop o Cursor

Agregue una entrada de servidor a su archivo de configuración de Claude Desktop o .cursor/mcp.json :

"mcpServers": {
  "llm-bridge": {
    "command": "uvx",
    "args": [
      "llm-bridge-mcp"
    ],
    "env": {
      "OPENAI_API_KEY": "your_openai_api_key",
      "ANTHROPIC_API_KEY": "your_anthropic_api_key",
      "GOOGLE_API_KEY": "your_google_api_key",
      "DEEPSEEK_API_KEY": "your_deepseek_api_key"
    }
  }
}

Solución de problemas

Problemas comunes

1. Error "spawn uvx ENOENT"

Este error ocurre cuando el sistema no puede encontrar el ejecutable uvx en su PATH. Para solucionarlo:

Solución: utilice la ruta completa a uvx

Encuentre la ruta completa a su ejecutable uvx:

# On macOS/Linux
which uvx

# On Windows
where.exe uvx

Luego actualice la configuración de su servidor MCP para utilizar la ruta completa:

"mcpServers": {
  "llm-bridge": {
    "command": "/full/path/to/uvx",  // Replace with your actual path
    "args": [
      "llm-bridge-mcp"
    ],
    "env": {
      // ... your environment variables
    }
  }
}

Licencia

Este proyecto está licenciado bajo la licencia MIT: consulte el archivo de LICENCIA para obtener más detalles.

This server cannot be installed

security - not tested

license - permissive license

quality - not tested

How are these scores calculated?

remote-capable server

The server can be hosted and run remotely because it primarily relies on remote services or has no dependency on the local environment.

Permite que los agentes de IA interactúen con múltiples proveedores de LLM (OpenAI, Anthropic, Google, DeepSeek) a través de una interfaz estandarizada, lo que facilita el cambio entre modelos o el uso de múltiples modelos en la misma aplicación.

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1. Error "spawn uvx ENOENT"

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