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Glama
oumar5

Nexus-Worker-MCP

by oumar5

Nexus-Worker-MCP

CI Python License: MIT Version

Serveur MCP agnostique qui optimise vos coûts LLM en déléguant les tâches lourdes à un modèle "Ouvrier" économique.

Concept

Nexus-Worker-MCP implémente le pattern Supervisor-Worker (Planificateur / Exécuteur / Critique) :

  • Le Cerveau (modèle principal dans votre IDE) planifie, supervise et valide (pattern Reviewer-Critic)

  • Le Worker (modèle économique via API) exécute les tâches lourdes en tokens (Single-Shot, parallélisable)

  • Le MCP (ce projet) orchestre la délégation entre les deux

┌─────────────┐     Tool Call      ┌──────────────┐     API Call      ┌──────────────┐
│   Cerveau   │ ──────────────────▶│  Nexus MCP   │ ───────────────▶ │   Worker     │
│  (Claude,   │                    │  (Routeur)   │                  │  (GPT-4o,    │
│   GPT-5…)   │ ◀──────────────── │              │ ◀─────────────── │   Ollama…)   │
│             │   Résultat épuré   │              │   Réponse brute  │              │
└─────────────┘                    └──────────────┘                  └──────────────┘

Related MCP server: LocalLama MCP Server

Pourquoi ?

Sans Nexus

Avec Nexus

Le modèle cher lit 1200 lignes de code

Le worker lit, le cerveau reçoit un résumé de 50 lignes

Le modèle cher génère 300 lignes de tests

Le worker génère, le cerveau valide

Le modèle cher fait la revue de code

Le worker revèle les bugs, le cerveau décide

Coût élevé en Input + Output tokens

Réduction de 60-80% des coûts du modèle principal

Quick Start

# 1. Cloner et installer
git clone https://github.com/oumar5/Nexus-Worker-MCP.git
cd Nexus-Worker-MCP
python -m venv .venv
# Windows:
.venv\Scripts\activate
# Linux/macOS:
# source .venv/bin/activate
pip install -e .

# 2. Configurer
cp .env.example .env
# Éditer .env avec vos clés API

# 3. Tester
python -m pytest tests/

# 4. Lancer
python -m nexus_worker

Compatibilité

Clients IDE

Client IDE

Transport

Statut

VS Code (Copilot)

stdio

✅ Supporté

Anti-Gravity

stdio

✅ Supporté

Claude Code

stdio

✅ Supporté

Cursor

stdio

✅ Supporté

Applications distantes

HTTP/SSE

✅ Supporté

Providers Worker

Provider

Modèles recommandés

Statut

OpenAI

gpt-4o-mini, gpt-4o

✅ Supporté

Anthropic

claude-3-haiku, claude-3.5-haiku

✅ Supporté

Google Gemini

gemini-2.0-flash, gemini-1.5-flash

✅ Supporté

Ollama (local)

codellama, qwen2.5-coder

✅ Supporté

Azure OpenAI

Tout modèle déployé

✅ Supporté

Documentation

Document

Description

Architecture

Architecture technique avec diagrammes Mermaid

Design Patterns

Patterns architecturaux et stratégie de délégation

Installation

Guide d'installation et configuration

Outils MCP

Référence complète des 8 outils exposés

Adaptateurs

Guide des fournisseurs supportés

Scénarios

Cas d'usage détaillés avec flux et diagrammes

Gestion d'erreurs

Stratégie de résilience et fallback

Templates de prompts

Prompts systèmes par type de tâche

Analyse FinOps

Analyse financière, économie de tokens et ROI

Contributing

Guide de contribution

Roadmap (v2.0)

  • Tool-based Routing (Routage par Outil) : Possibilité de configurer un modèle spécifique pour chaque outil (ex: WORKER_GENERATE_CODE_MODEL=claude-3-5-sonnet pour le code, et WORKER_REVIEW_CODE_MODEL=gpt-4o-mini pour la relecture) afin de pousser l'optimisation des coûts à son maximum.

  • Agenticité micro (Self-Verification bornée) : Sur les outils producteurs de code (generate_code, refactor_code, generate_tests), le Worker pourra valider sa propre sortie (parse/lint) et itérer 2-3 fois max pour corriger ses erreurs. Ligne rouge : le Worker ne lit jamais d'autres fichiers que celui fourni — l'orchestration agentique reste au Cerveau. Périmètre v1 : registre de validateurs multi-langage extensible, activation par flag verify par outil.

  • Edits chirurgicaux pour refactor_code : Optionnellement, le Worker pourra renvoyer une liste d'edits [{old_string, new_string}, ...] au lieu du fichier réécrit intégralement. Application côté MCP avec exigence d'unicité de old_string (même contrat que l'outil Edit de Claude Code) — pas de numéros de ligne, pas de diffs fuzzy. Bénéfice : sortie compacte (baisse forte des tokens output sur gros fichiers modifiés localement). Prérequis : la Self-Verification doit être en place (un edit qui casse la syntaxe est plus discret qu'un rewrite qui la casse). Périmètre limité à refactor_codegenerate_code et generate_tests créent du contenu neuf et restent en rewrite. Le Worker ne touche jamais lui-même au filesystem : il produit les edits, le MCP les applique.

  • Support de nouveaux providers : Intégration de nouveaux LLMs selon les besoins de la communauté.

Licence

MIT — Voir LICENSE

A
license - permissive license
-
quality - not tested
B
maintenance

Maintenance

Maintainers
Response time
Release cycle
Releases (12mo)
Commit activity

Resources

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