Which integrations are available for this server?

Allows querying Google models (Gemini 3 Flash, Pro) for search and Q&A. Allows querying OpenAI models (GPT-5.4, GPT-5.4-mini, etc.) for Q&A, web search, and multi-model research. Allows querying Perplexity models (Sonar, Sonar Pro, Sonar Reasoning Pro) for web search and research. Integrates with Vercel AI Gateway to route requests to multiple AI providers with unified access.

How do I use AI Gateway MCP Server?

1. Click on "Install Server". 2. Wait a few minutes for the server to deploy. Once ready, it will show a "Started" state. 3. In the chat, type @ followed by the MCP server name and your instructions, e.g., "@AI Gateway MCP Server search for latest AI developments" That's it! The server will respond to your query, and you can continue using it as needed. Here is a step-by-step guide with screenshots.

AI Gateway MCP Server

by ayatec

Overview Schema Related Servers Score Discussions

TypeScript

Remote

AI Gateway MCP Server

npm version License: MIT

Vercel AI Gateway を通じて複数の AI プロバイダー・モデルに統一的にアクセスできる MCP サーバー。 Web 検索、マルチモデル調査・比較など、LLM を活用した 4 つのツールを提供します。

提供ツール

`ask` -- AI に質問

任意のモデルに質問を送り、回答を得ます。

パラメータ	型	必須	デフォルト	説明
`question`	string	Yes	-	質問内容
`model`	string	No	`openai/gpt-5.4`	モデル ID
`context`	string	No	-	追加コンテキスト
`max_tokens`	number	No	-	最大出力トークン数（省略時はモデル任せ）

`search` -- Web 検索

検索対応モデルを使って最新情報を取得します。

パラメータ	型	必須	デフォルト	説明
`query`	string	Yes	-	検索クエリ
`model`	string	No	`google/gemini-3-flash`	検索対応モデル ID
`max_tokens`	number	No	-	最大出力トークン数（省略時はモデル任せ）

`research` -- マルチモデル調査・比較

複数モデルに並列クエリし、結果を統合または比較表示します。

パラメータ	型	必須	デフォルト	説明
`query`	string	Yes	-	調査クエリ
`mode`	string	No	`search`	`search`（Web 検索）または `ask`（Q&A）
`models`	string[]	No	mode に応じた 4 モデル	2~4 モデル ID の配列
`synthesize`	boolean	No	`true`	`true`: 統合回答、`false`: 各モデルの回答を並列表示
`synthesis_model`	string	No	`openai/gpt-5.4`	統合に使うモデル（`synthesize:true` 時のみ）
`max_tokens`	number	No	-	各モデルの最大出力トークン数（省略時はモデル任せ）
`synthesis_max_tokens`	number	No	-	統合の最大出力トークン数（省略時はモデル任せ）

処理フロー:

Query Stage: 指定（またはデフォルト）モデルに並列リクエスト
- search デフォルト: perplexity/sonar, gemini-3-flash, gpt-5-mini
- ask デフォルト: gpt-5.4, claude-opus-4.6, gemini-3.1-pro-preview, sonar-reasoning-pro
Synthesis Stage (synthesize:true): openai/gpt-5.4 が全結果を精査・統合し、矛盾点を指摘、ソースを明記
Comparison (synthesize:false): 各モデルの回答をコスト・レイテンシ付きで並列表示

`list_models` -- モデル一覧

利用可能なモデルの情報（価格・能力・検索コスト）を表示します。

パラメータ	型	必須	説明
`provider`	string	No	プロバイダーでフィルタ（`openai`, `anthropic`, `google`, `perplexity`）
`capability`	string	No	能力でフィルタ（`search`, `reasoning`, `fast`, `cheap`, `code`）

Related MCP server: Multi-Search MCP Server

サポートモデル

OpenAI

モデル ID	入力	出力	検索	特徴
`openai/gpt-5.4`	$2.50	$15.00	Yes	OpenAI 最上位。推論・コード・エージェント性能が 5.2 から大幅向上、1.05M コンテキスト、キャッシュ割引 90%
`openai/gpt-5.4-mini`	$0.75	$4.50	Yes	GPT-5 Mini の上位版。推論・コーディング・ビジョンが大幅向上、400K コンテキスト
`openai/gpt-5.4-nano`	$0.20	$1.25	Yes	GPT-5 Nano の上位版。Web 検索対応で GPT-5 Mini より安い、コーディングも向上
`openai/gpt-5.3-codex`	$1.75	$14.00	Yes	エージェント型コード特化版。5.2-codex から 25% 高速化、mid-task steering 対応、Terminal-Bench 最高水準
`openai/gpt-5-mini`	$0.25	$2.00	Yes	低コスト汎用モデル。コーディングに特に強く、推論・検索も対応する万能型
`openai/gpt-5-nano`	$0.05	$0.40	No	最安モデル。シンプルな生成・分類向けで推論・検索は非対応
`openai/gpt-oss-120b`	$0.10	$0.50	No	OpenAI 公開の OSS モデル。低コストで推論・コード対応、検索非対応

Anthropic

モデル ID	入力	出力	検索	特徴
`anthropic/claude-opus-4.6`	$5.00	$25.00	Yes	Anthropic 最上位。SWE-bench 最強クラスでコーディング精度が突出、1M コンテキスト
`anthropic/claude-sonnet-4.6`	$3.00	$15.00	Yes	Opus の約 1/2 コストで高品質。エージェント用途やコスパ重視の汎用タスク向け、1M コンテキスト
`anthropic/claude-haiku-4.5`	$1.00	$5.00	Yes	Anthropic 軽量モデル。低レイテンシで検索・コード対応、高速処理向け

Google

モデル ID	入力	出力	検索	特徴
`google/gemini-3-flash`	$0.50	$3.00	Yes	Google Search grounding 対応で検索精度が高い。コーディングも強く、search デフォルト、1M コンテキスト
`google/gemini-3.1-flash-lite-preview`	$0.25	$1.50	No	最速クラスのスループット。低コストで推論・知識に強いが検索非対応、preview 版
`google/gemini-3.1-pro-preview`	$2.00	$12.00	Yes	Google 最上位。科学推論・マルチモーダルに強く、Gemini 3 Pro の後継、1M コンテキスト

Perplexity

モデル ID	入力	出力	検索	特徴
`perplexity/sonar`	$1.00	$1.00	Yes	検索特化で最安。単発の事実確認やニュース検索に最適、低レイテンシ
`perplexity/sonar-pro`	$3.00	$15.00	Yes	高精度検索。最大 5 回の内部検索で深掘りでき、技術ドキュメントの詳細調査向け
`perplexity/sonar-reasoning-pro`	$2.00	$8.00	Yes	推論+検索のハイブリッド。根拠付きの分析が必要な複雑な調査向け

価格は 1M トークンあたり（USD）

セットアップ

1. 環境変数

Vercel AI Gateway の API キーを取得し、設定します。

変数名	必須	説明
`AI_GATEWAY_API_KEY`	Yes	Vercel AI Gateway API キー
`ZERO_DATA_RETENTION`	No	`true` で Gateway レベルの ZDR を有効化

プライバシー・データ保持

各プロバイダーへのリクエストに、プライバシー保護のための設定を自動付与します。

プロバイダー	対応
OpenAI	`store: false` を全リクエストに付与（データ保存無効）
Anthropic	API 経由はデフォルトで学習不使用
Google	有料 API はデフォルトで学習不使用
Perplexity	API はデフォルトで Zero Data Retention

ZERO_DATA_RETENTION=true を設定すると、Vercel AI Gateway レベルの ZDR が有効になり、ZDR 契約済みプロバイダーにのみリクエストがルーティングされます。Perplexity は自前で ZDR を保証しているため Gateway ZDR の適用対象外です。

2. MCP 設定

npx で使う場合（推奨）

Claude Code

claude mcp add ai-gateway npx @ayatec/ai-gateway-mcp-server -e AI_GATEWAY_API_KEY=your-key

Claude Desktop / その他の MCP クライアント

{
  "mcpServers": {
    "ai-gateway": {
      "command": "npx",
      "args": ["@ayatec/ai-gateway-mcp-server"],
      "env": {
        "AI_GATEWAY_API_KEY": "your-key"
      }
    }
  }
}

ローカルビルドで使う場合

開発中のバージョンを使いたい場合や、ソースを修正して使いたい場合はこちら。

git clone https://github.com/ayatec/ai-gateway-mcp-server.git
cd ai-gateway-mcp-server
cp .env.example .env
# .env を編集して API キーを設定
pnpm install
pnpm build

Claude Code

claude mcp add ai-gateway node /path/to/ai-gateway-mcp-server/dist/index.js -e AI_GATEWAY_API_KEY=your-key

Claude Desktop / その他の MCP クライアント

{
  "mcpServers": {
    "ai-gateway": {
      "command": "node",
      "args": ["/path/to/ai-gateway-mcp-server/dist/index.js"],
      "env": {
        "AI_GATEWAY_API_KEY": "your-key"
      }
    }
  }
}

開発

コマンド

pnpm install        # 依存パッケージインストール
pnpm build          # ビルド
pnpm dev            # ウォッチモードでビルド
pnpm start          # サーバー起動（ビルド後）
pnpm dev:tool       # ツールの手動テスト
pnpm test           # テスト実行
pnpm test:watch     # テスト（ウォッチモード）
pnpm type-check     # 型チェック
pnpm lint           # ESLint実行
pnpm lint:fix       # ESLint自動修正
pnpm format         # Prettier実行
pnpm format:check   # フォーマットチェック

ローカルテスト

pnpm dev:tool で各ツールを個別にテストできます。

# ask（デフォルト: gpt-5.4）
pnpm dev:tool ask --question "TypeScriptの利点は？"

# ask（モデル指定）
pnpm dev:tool ask --question "Rustとは？" --model "anthropic/claude-sonnet-4.6"

# search（デフォルト: google/gemini-3-flash）
pnpm dev:tool search --query "Vercel AI SDK 最新情報"

# research（4モデル並列検索→統合、デフォルト）
pnpm dev:tool research --query "WebAssemblyの現状と将来"

# research（askモード、比較表示）
pnpm dev:tool research --query "関数型プログラミングの利点" --mode ask --synthesize false

# research（モデル指定）
pnpm dev:tool research --query "latest TypeScript features" --models '["openai/gpt-5.4","perplexity/sonar"]'

# list_models
pnpm dev:tool list_models
pnpm dev:tool list_models --provider openai
pnpm dev:tool list_models --capability search

リリース

Changesets でバージョン管理しています。

changeset ファイルを作成して main に push
GitHub Actions が自動で CHANGELOG 更新・バージョンバンプ・npm publish

技術スタック

TypeScript (ESM, NodeNext, strict)
Vercel AI SDK -- gateway プロバイダーで全モデルに統一アクセス
MCP SDK -- Model Context Protocol サーバー実装
Zod -- スキーマバリデーション
Vitest -- テスト
Changesets -- バージョン管理・CHANGELOG 自動生成

ライセンス

MIT

This server cannot be installed

license - permissive license

quality - not tested

maintenance

How are these scores calculated?

Maintenance

–Maintainers

–Response time

–Release cycle

–Releases (12mo)

Commit activity

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MCP directory API

We provide all the information about MCP servers via our MCP API.

curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/ayatec/ai-gateway-mcp-server'

If you have feedback or need assistance with the MCP directory API, please join our Discord server

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