OpenRouterエージェントMCPサーバー

OpenRouter向けのモデルコンテキストプロトコル（MCP）サーバー実装は、高度なリサーチエージェント機能を提供します。このサーバーにより、会話型LLMは、様々なOpenRouterモデルに基づく様々な専用エージェントを使用するClaudeリサーチオーケストレーターにリサーチを委託できます。

🚀 新しいベータブランチ (2025 年 3 月 29 日)

OpenRouter エージェント MCP サーバーの技術概要

OpenRouter Agents MCPサーバーは、AIを活用した研究のための高度なオーケストレーションシステムを実装します。この概要では、最新ベータ版（2025年3月29日）の主要な技術コンポーネントと機能について説明します。

コアアーキテクチャ

モデルコンテキストプロトコル（MCP） ：STDIOとHTTP/SSEトランスポートの両方を備えた完全な実装
マルチエージェントオーケストレーション：計画、調査、コンテキストエージェントの役割を持つ階層型システム
ベクトル埋め込みデータベース：意味的知識の保存のためのpgvectorを使用したPGLite
ラウンドロビン負荷分散: 最適な結果を得るために、さまざまなモデル間で研究タスクを分散します。
適応型フォールバックシステム：一次調査が失敗した場合の高コストから低コストのモデル劣化

研究能力

多段階計画：クロード3.7 ソネットは複雑なクエリを専門のサブ質問に分解します
並行実行：包括的な結果を得るために複数のLLMにまたがる同時研究
コンテキスト認識による改善：初期調査のギャップを特定し、埋める第2段階の計画
セマンティック知識ベース:ベクトル検索は関連する過去の研究を見つけ、新しいクエリを強化します
適応型合成: コンテキストエージェントが調査結果をカスタマイズ可能なオーディエンスレベルとフォーマットと統合します

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前提条件

Node.js（v18以降を推奨）とnpm
ギット
OpenRouter API キー ( https://openrouter.ai/で取得)

特徴

クロードとの研究計画 3.7 ソネット（思考モード）
さまざまな OpenRouter LLM を搭載した複数の調査エージェント
研究タスクへのモデルのラウンドロビン割り当て
さまざまな研究ニーズに合わせて設定可能なコストオプション（高/低）
外部データベースに依存しない自己完結型
高速な応答時間を実現するメモリ内キャッシュ
永続的なストレージと類似性検索のためのベクトル拡張を備えた PGLite

仕組み

調査の質問を送信すると、プランニングエージェント（Claude 3.7 Sonnet）がそれを複数の専門的な調査質問に分解します。
各研究課題は、高コストまたは低コストのLLMのいずれかを使用して、異なる研究エージェントに割り当てられます。
すべてのエージェントからの結果が総合的な研究報告書にまとめられる
結果はメモリにキャッシュされ、埋め込まれたベクトル検索機能によって永続的に保存されます。
最終的な文脈化されたレポートが返されます

インストール（Node.js / 標準）

これは、VS Code で Cline などの MCP クライアントと統合する場合に推奨される方法です。

このリポジトリをクローンします:
git clone https://github.com/wheattoast11/openrouter-deep-research-mcp.git cd openrouter-agents
依存関係をインストールします:
npm install
例から.envファイルを作成します。
cp .env.example .env
(Windows では、
.envファイルを編集し、OpenRouter API キーを追加します。
OPENROUTER_API_KEY=your_api_key_here
(このファイルがプロジェクトのルートディレクトリに保存されていることを確認してください)

Cline / VS Code MCP 統合（推奨）

VS Code の Cline でこのサーバーを使用するには、MCP 設定ファイルに追加する必要があります。

Cline MCP 設定ファイルを見つけます。
- 通常、以下の場所にあります： c:\Users\YOUR_USERNAME\AppData\Roaming\Cursor\User\globalStorage\saoudrizwan.claude-dev\settings\cline_mcp_settings.json (Windows) または~/Library/Application Support/Cursor/User/globalStorage/saoudrizwan.claude-dev/settings/cline_mcp_settings.json (macOS)。YOUR_USERNAME YOUR_USERNAME適宜置き換えてください。
**cline_mcp_settings.jsonファイルを編集します。**メインのmcpServersオブジェクト内に以下の設定オブジェクトを追加します。 "YOUR_PROJECT_PATH_HERE"
{ "mcpServers": { // ... potentially other existing servers ... "openrouter-research-agents": { "command": "cmd.exe", "args": [ "/c", "YOUR_PROJECT_PATH_HERE/start-mcp-server.bat" ], "env": { // IMPORTANT: Replace with your actual OpenRouter API Key "OPENROUTER_API_KEY": "YOUR_OPENROUTER_API_KEY_HERE" }, "disabled": false, // Ensure the server is enabled "autoApprove": [ "conduct_research", "research_follow_up", "get_past_research", "rate_research_report", "list_research_history" ] } // ... potentially other existing servers ... } }
- **なぜバッチファイルを使用するのでしょうか。**バッチファイルを使用すると、サーバーが適切な環境とディレクトリコンテキストで起動することが保証されます。
- **envに API キーがあるのはなぜですか?**サーバーはdotenvを使用して.envファイルをロードしますが、 envブロックにキーを指定すると、サーバープロセスが常にそのファイルにアクセスできるようになります。
設定ファイルを保存します。Clineは新しいサーバー設定を自動的に検出します。すぐに表示されない場合は、VS Code または Cline 拡張機能を再起動する必要があるかもしれません。

設定が完了すると、 conduct_researchやその他のリサーチツールがClineで利用可能になります。これらのツールは以下のように使用できます。

Can you research the latest advancements in quantum computing?

または、コストの優先順位を指定します。

Can you conduct a high-cost research on climate change mitigation strategies?

利用可能なモデル

高コストモデル

困惑/ソナーの深い研究
困惑/ソナープロ
困惑/ソナー推論プロ
openai/gpt-4o-検索プレビュー

低コストモデル

困惑/ソナー推論
openai/gpt-4o-mini-search-preview
google/gemini-2.0-flash-001

カスタマイズ

.envファイルを編集することで、利用可能なモデルをカスタマイズできます。

HIGH_COST_MODELS=perplexity/sonar-deep-research,perplexity/sonar-pro,other-model LOW_COST_MODELS=perplexity/sonar-reasoning,openai/gpt-4o-mini-search-preview,other-model

.envファイルでデータベースとキャッシュの設定をカスタマイズすることもできます。

PGLITE_DATA_DIR=./researchAgentDB CACHE_TTL_SECONDS=3600

代替インストール: Claude デスクトップアプリの HTTP/SSE

サーバーは、Claude デスクトップアプリとの統合のためにスタンドアロンの HTTP/SSE サービスとして実行することもできます。

HTTP/SSE インストール手順

このリポジトリをクローンします (まだクローンしていない場合)。
git clone https://github.com/wheattoast11/openrouter-deep-research-mcp.git cd openrouter-agents
標準インストール (手順 3 と 4) の説明に従って.envファイルを作成して構成します。
npm を使用してサーバーを起動します。
npm start
MCP サーバーは実行され、 http://localhost:3002 (または.envで指定されたポート) で HTTP/SSE 経由でアクセスできるようになります。

Claude デスクトップアプリ統合 (HTTP/SSE)

Claude デスクトップアプリを開きます。
[設定] > [開発者] に移動します。
「設定の編集」をクリックします。
構成内のmcpServers配列に以下を追加します。
{ "type": "sse", "name": "OpenRouter Research Agents (HTTP)", // Differentiate if also using STDIO "host": "localhost", "port": 3002, // Or your configured port "streamPath": "/sse", "messagePath": "/messages" }
保存してClaudeを再起動します。

永続性とデータストレージ

このサーバーは以下を使用します:

メモリ内キャッシュ: 効率的なレスポンスキャッシュのため(ノードキャッシュを使用)
PGLite with pgvector : 研究レポートの永続的な保存とベクター検索機能
- 研究レポートは意味的類似性検索のためのベクトル埋め込みとともに保存されます
- ベクトル検索は、新しいクエリに関連する過去の研究を見つけるために使用されます。
- すべてのデータは指定されたデータディレクトリにローカルに保存されます（デフォルト: './researchAgentDB'）

トラブルシューティング

接続の問題: Claude の開発者設定がサーバー構成と一致していることを確認してください
APIキーエラー: OpenRouter APIキーが正しいことを確認してください
エージェントが見つかりません: 計画が失敗した場合は、Claude が XML を正しく解析していることを確認してください
モデルエラー: 指定されたモデルがOpenRouterアカウントで利用可能かどうかを確認してください

詳細設定

サーバー設定はconfig.jsで変更できます。以下の項目を調整できます。

利用可能なモデル
デフォルトのコスト設定
エージェント設定の計画
サーバーポートと構成
データベースとキャッシュの設定

認証セキュリティ

最新のアップデート以降、HTTP/SSE トランスポートでは API キー認証がデフォルトで必須になりました。

本番環境用の.envファイルでSERVER_API_KEY環境変数を設定します。
SERVER_API_KEY=your_secure_api_key_here
開発/テストの場合のみ、次の設定で認証を無効にすることができます。
ALLOW_NO_API_KEY=true

これにより、開発とテストの柔軟性を維持しながら、本番環境の展開のセキュリティが強化されます。

テストツール

リポジトリには実装を検証するためのいくつかのテストツールが含まれています。

基本的なツールテスト：
test-all-tools.bat
このスクリプトは、5 つの MCP ツールすべてを個別にテストし、正しく動作していることを確認します。
MCP サーバーテスト:
test-mcp-server.js
すべてのトランスポートオプションを含む MCP サーバー実装をテストします。
研究エージェントのテスト：
test-research-agent.js
実際の OpenRouter API 呼び出しを使用して、コアリサーチエージェントの機能をテストします。

これらのツールは、変更後にすべてのコンポーネントが正しく機能していることを確認するのに役立ちます。

ライセンス

マサチューセッツ工科大学

OpenRouter Agents MCP Server

OpenRouterエージェントMCPサーバー

🚀 新しいベータブランチ (2025 年 3 月 29 日)