Servidor multimodal OpenRouter MCP
Un servidor MCP (Protocolo de Contexto de Modelo) que ofrece funciones de chat y análisis de imágenes a través del diverso ecosistema de modelos de OpenRouter.ai. Este servidor combina la funcionalidad de chat de texto con potentes funciones de análisis de imágenes.
Características
- Chat de texto:
- Acceso directo a todos los modelos de chat de OpenRouter.ai
- Soporte para texto simple y conversaciones multimodales
- Temperatura configurable y otros parámetros
- Análisis de imagen:
- Analice imágenes individuales con preguntas personalizadas
- Procesar múltiples imágenes simultáneamente
- Optimización y cambio de tamaño automático de imágenes
- Compatibilidad con diversas fuentes de imágenes (archivos locales, URL, URL de datos)
- Selección de modelo:
- Buscar y filtrar los modelos disponibles
- Validar los identificadores de modelo
- Obtenga información detallada del modelo
- Soporte para configuración de modelo predeterminada
- Optimización del rendimiento:
- Almacenamiento en caché de información de modelos inteligentes
- Retroceso exponencial para reintentos
- Manejo automático del límite de velocidad
Novedades de la versión 1.5.0
- Compatibilidad mejorada con sistemas operativos:
- Manejo de rutas mejorado para Windows, macOS y Linux
- Mejor soporte para rutas de estilo Windows con letras de unidad
- Procesamiento de rutas normalizado para un comportamiento consistente en todas las plataformas
- Soporte de configuración de MCP:
- Integración de Cursor MCP sin requerir variables de entorno
- Configuración directa a través de parámetros MCP
- Opciones flexibles de especificación de modelos y claves API
- Manejo robusto de errores:
- Mecanismos de respaldo mejorados para el procesamiento de imágenes
- Mejores informes de errores con diagnósticos específicos
- Múltiples estrategias de respaldo para la lectura de archivos
- Mejoras en el procesamiento de imágenes:
- Codificación base64 más confiable para todos los tipos de imágenes
- Opciones de respaldo cuando el módulo Sharp no está disponible
- Mejor manejo de imágenes grandes con optimización automática
Instalación
npm install -g @stabgan/openrouter-mcp-multimodal
Opción 2: Ejecutar a través de Docker
docker run -i -e OPENROUTER_API_KEY=your-api-key-here stabgandocker/openrouter-mcp-multimodal:latest
Configuración de inicio rápido
Prerrequisitos
- Obtenga su clave API de OpenRouter de OpenRouter Keys
- Elija un modelo predeterminado (opcional)
Opciones de configuración de MCP
Agregue una de las siguientes configuraciones a su archivo de configuración de MCP (por ejemplo, cline_mcp_settings.json o claude_desktop_config.json ):
Opción 1: Usar npx (Node.js)
{
"mcpServers": {
"openrouter": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@stabgan/openrouter-mcp-multimodal"
],
"env": {
"OPENROUTER_API_KEY": "your-api-key-here",
"DEFAULT_MODEL": "qwen/qwen2.5-vl-32b-instruct:free"
}
}
}
}
Opción 2: Usar uv (Administrador de paquetes de Python)
{
"mcpServers": {
"openrouter": {
"command": "uv",
"args": [
"run",
"-m",
"openrouter_mcp_multimodal"
],
"env": {
"OPENROUTER_API_KEY": "your-api-key-here",
"DEFAULT_MODEL": "qwen/qwen2.5-vl-32b-instruct:free"
}
}
}
}
Opción 3: Usar Docker
{
"mcpServers": {
"openrouter": {
"command": "docker",
"args": [
"run",
"--rm",
"-i",
"-e", "OPENROUTER_API_KEY=your-api-key-here",
"-e", "DEFAULT_MODEL=qwen/qwen2.5-vl-32b-instruct:free",
"stabgandocker/openrouter-mcp-multimodal:latest"
]
}
}
}
Opción 4: Uso de herrería (recomendado)
{
"mcpServers": {
"openrouter": {
"command": "smithery",
"args": [
"run",
"stabgan/openrouter-mcp-multimodal"
],
"env": {
"OPENROUTER_API_KEY": "your-api-key-here",
"DEFAULT_MODEL": "qwen/qwen2.5-vl-32b-instruct:free"
}
}
}
}
Ejemplos
Para ver ejemplos completos de cómo usar este servidor MCP, consulte el directorio de ejemplos . Ofrecemos:
- Ejemplos de JavaScript para aplicaciones Node.js
- Ejemplos de Python con capacidades de chat interactivo
- Fragmentos de código para la integración con varias aplicaciones
Cada ejemplo viene con documentación clara e instrucciones paso a paso.
Dependencias
Este proyecto utiliza las siguientes dependencias clave:
@modelcontextprotocol/sdk : ^1.8.0 - El último SDK de MCP para la implementación de herramientasopenai : ^4.89.1 - Cliente API compatible con OpenAI para OpenRoutersharp : ^0.33.5 - Biblioteca de procesamiento rápido de imágenesaxios : ^1.8.4 - Cliente HTTP para solicitudes APInode-fetch : ^3.3.2 - Implementación de búsqueda moderna
Se requiere Node.js 18 o posterior. Todas las dependencias se actualizan periódicamente para garantizar la compatibilidad y la seguridad.
Herramientas disponibles
Finalización del chat de mcp_openrouter
Envía mensajes de texto o multimodales a modelos de OpenRouter:
use_mcp_tool({
server_name: "openrouter",
tool_name: "mcp_openrouter_chat_completion",
arguments: {
model: "google/gemini-2.5-pro-exp-03-25:free", // Optional if default is set
messages: [
{
role: "system",
content: "You are a helpful assistant."
},
{
role: "user",
content: "What is the capital of France?"
}
],
temperature: 0.7 // Optional, defaults to 1.0
}
});
Para mensajes multimodales con imágenes:
use_mcp_tool({
server_name: "openrouter",
tool_name: "mcp_openrouter_chat_completion",
arguments: {
model: "anthropic/claude-3.5-sonnet",
messages: [
{
role: "user",
content: [
{
type: "text",
text: "What's in this image?"
},
{
type: "image_url",
image_url: {
url: "https://example.com/image.jpg"
}
}
]
}
]
}
});