OpenRouter MCP 多模式服务器

一个 MCP（模型上下文协议）服务器，通过 OpenRouter.ai 丰富的模型生态系统提供聊天和图像分析功能。该服务器将文本聊天功能与强大的图像分析功能相结合。

特征

文字聊天：
- 直接访问所有 OpenRouter.ai 聊天模型
- 支持简单文本和多模式对话
- 可配置温度和其他参数
图像分析：
- 使用自定义问题分析单个图像
- 同时处理多幅图像
- 自动调整图像大小并进行优化
- 支持各种图像源（本地文件、URL、数据URL）
模型选择：
- 搜索并过滤可用模型
- 验证模型 ID
- 获取详细模型信息
- 支持默认模型配置
性能优化：
- 智能模型信息缓存
- 重试的指数退避
- 自动速率限制处理

1.5.0 中的新功能

改进的操作系统兼容性：
- 增强了 Windows、macOS 和 Linux 的路径处理
- 更好地支持带有驱动器号的 Windows 样式路径
- 规范化路径处理以实现跨平台的一致行为
MCP 配置支持：
- 无需环境变量的 Cursor MCP 集成
- 通过 MCP 参数直接配置
- 灵活的 API 密钥和模型规范选项
强大的错误处理：
- 改进了图像处理的回退机制
- 通过特定诊断更好地报告错误
- 文件读取多种备份策略
图像处理增强功能：
- 为所有图像类型提供更可靠的 base64 编码
- Sharp 模块不可用时的后备选项
- 通过自动优化更好地处理大图像

安装

选项 1：通过 npm 安装

npm install -g @stabgan/openrouter-mcp-multimodal

选项 2：通过 Docker 运行

docker run -i -e OPENROUTER_API_KEY=your-api-key-here stabgandocker/openrouter-mcp-multimodal:latest

快速启动配置

先决条件

从OpenRouter Keys获取您的 OpenRouter API 密钥
选择默认模型（可选）

MCP 配置选项

将以下配置之一添加到您的 MCP 设置文件（例如cline_mcp_settings.json或claude_desktop_config.json ）：

选项 1：使用 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"
      }
    }
  }
}

选项 2：使用 uv（Python 包管理器）

{
  "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"
      }
    }
  }
}

选项 3：使用 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"
      ]
    }
  }
}

选项 4：使用 Smithery（推荐）

{
  "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"
      }
    }
  }
}

示例

有关如何使用此 MCP 服务器的详细示例，请查看示例目录。我们提供：

Node.js 应用程序的 JavaScript 示例
具有交互式聊天功能的 Python 示例
用于与各种应用程序集成的代码片段

每个示例都附有清晰的文档和分步说明。

依赖项

该项目使用以下关键依赖项：

@modelcontextprotocol/sdk : ^1.8.0 - 用于工具实现的最新 MCP SDK
openai ：^4.89.1 - OpenAI 兼容的 OpenRouter API 客户端
sharp : ^0.33.5 - 快速图像处理库
axios ：^1.8.4 - 用于 API 请求的 HTTP 客户端
node-fetch : ^3.3.2 - 现代 fetch 实现

需要 Node.js 18 或更高版本。所有依赖项都会定期更新，以确保兼容性和安全性。

可用工具

mcp_openrouter_chat_completion

向 OpenRouter 模型发送文本或多模式消息：

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
  }
});

对于带有图像的多模式消息：

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"
            }
          }
        ]
      }
    ]
  }
});

OpenRouter MCP Multimodal Server

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