LLM桥接-MCP添加福利群:解决AI开发者的「MCP实战痛点」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)提供对不同 LLM 提供商的无缝访问,使得在模型之间切换或在同一应用程序中使用多个模型变得容易。
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: "openai:gpt-4o-mini")temperature: 控制随机性(0.0 到 1.0)max_tokens: 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
git clone https://github.com/yourusername/llm-bridge-mcp.git
cd llm-bridge-mcp

# 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"

在根目录创建一个 .env 文件,并填写您的 API 密钥:
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
在您的 Claude Desktop 配置文件或 .cursor/mcp.json 中添加一个服务器条目:
"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"
}
}
}

当系统无法在您的 PATH 中找到 uvx 可执行文件时会发生此错误。解决方法如下:
解决方案:使用 uvx 的完整路径
找到您的 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
}
}
}

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