LLM 桥梁 MCP

铁匠徽章

LLM Bridge MCP 允许 AI 代理通过标准化接口与多个大型语言模型进行交互。它利用消息控制协议 (MCP) 无缝访问不同的 LLM 提供程序，从而轻松在模型之间切换或在同一应用程序中使用多个模型。

特征

多个 LLM 提供商的统一接口：
- OpenAI（GPT 模型）
- 人类学（克劳德模型）
- 谷歌（Gemini 型号）
- DeepSeek
- ...
使用 Pydantic AI 构建，用于类型安全和验证
支持可定制的参数，如温度和最大令牌
提供使用情况跟踪和指标

Related MCP server: Model Context Provider (MCP) Server

工具

服务器实现了以下工具：

run_llm(
    prompt: str,
    model_name: KnownModelName = "openai:gpt-4o-mini",
    temperature: float = 0.7,
    max_tokens: int = 8192,
    system_prompt: str = "",
) -> LLMResponse

prompt ：发送给 LLM 的文本提示
model_name ：要使用的特定模型（默认值：“openai：gpt-4o-mini”）
temperature ：控制随机性（0.0 到 1.0）
max_tokens ：要生成的最大令牌数
system_prompt ：可选的系统提示，用于指导模型的行为

安装

通过 Smithery 安装

要通过Smithery自动为 Claude Desktop 安装 llm-bridge-mcp：

npx -y @smithery/cli install @sjquant/llm-bridge-mcp --client claude

手动安装

克隆存储库：

git clone https://github.com/yourusername/llm-bridge-mcp.git
cd llm-bridge-mcp

安装uv （如果尚未安装）：

# On macOS
brew install uv

# On Linux
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

# On Windows
powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"

配置

使用您的 API 密钥在根目录中创建一个.env文件：

OPENAI_API_KEY=your_openai_api_key
ANTHROPIC_API_KEY=your_anthropic_api_key
GOOGLE_API_KEY=your_google_api_key
DEEPSEEK_API_KEY=your_deepseek_api_key

用法

与 Claude Desktop 或 Cursor 一起使用

将服务器条目添加到您的 Claude Desktop 配置文件或.cursor/mcp.json ：

"mcpServers": {
  "llm-bridge": {
    "command": "uvx",
    "args": [
      "llm-bridge-mcp"
    ],
    "env": {
      "OPENAI_API_KEY": "your_openai_api_key",
      "ANTHROPIC_API_KEY": "your_anthropic_api_key",
      "GOOGLE_API_KEY": "your_google_api_key",
      "DEEPSEEK_API_KEY": "your_deepseek_api_key"
    }
  }
}

故障排除

常见问题

1. “spawn uvx ENOENT”错误

当系统在 PATH 中找不到uvx可执行文件时，就会发生此错误。解决方法如下：

解决方案：使用 uvx 的完整路径

找到 uvx 可执行文件的完整路径：

# On macOS/Linux
which uvx

# On Windows
where.exe uvx

然后更新您的 MCP 服务器配置以使用完整路径：

"mcpServers": {
  "llm-bridge": {
    "command": "/full/path/to/uvx",  // Replace with your actual path
    "args": [
      "llm-bridge-mcp"
    ],
    "env": {
      // ... your environment variables
    }
  }
}