LLM Bridge MCP

LLM Bridge MCP

LLM Bridge MCP を使用すると、AI エージェントは標準化されたインターフェースを通じて複数の LLM とやり取りできます。Message Control Protocol（MCP）を活用して、さまざまな LLM プロバイダーにシームレスにアクセスできるため、モデルを簡単に切り替えたり、同じアプリケーション内で複数のモデルを使用したりできます。

機能

• 複数の LLM プロバイダーを統一インターフェースで利用できます：
  • OpenAI（GPT モデル）
  • Anthropic（Claude モデル）
  • Google（Gemini モデル）
  • DeepSeek
  • ...
• 型安全性と検証のために Pydantic AI で構築されています
• temperature や max tokens などのパラメーターをカスタマイズできます
• 使用状況の追跡とメトリクスを提供します

ツール

サーバーは次のツールを実装しています：

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

• prompt：LLM に送信するテキストプロンプト
• model_name：使用する特定のモデル（デフォルト："openai:gpt-4o-mini"）
• temperature：ランダム性を制御します（0.0 ～ 1.0）
• max_tokens：生成するトークンの最大数
• system_prompt：モデルの動作を導くための任意のシステムプロンプト

インストール

Smithery 経由でのインストール

Smithery 経由で、Claude Desktop 用の llm-bridge-mcp を自動的にインストールするには：

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

手動インストール

1. リポジトリをクローンします：

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

2. uv をインストールします（まだインストールされていない場合）：

# 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"

設定

ルートディレクトリに .env ファイルを作成し、API キーを設定します：

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

使用方法

Claude Desktop または Cursor での使用

Claude Desktop の設定ファイルまたは .cursor/mcp.json にサーバーエントリを追加します：

"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"
    }
  }
}

トラブルシューティング

よくある問題

1. 「spawn uvx ENOENT」エラー

このエラーは、システムが PATH 内で uvx 実行ファイルを見つけられない場合に発生します。解決するには：

解決方法：uvx の絶対パスを使用する

uvx 実行ファイルの絶対パスを確認します：

# On macOS/Linux
which uvx

# On Windows
where.exe uvx

次に、MCP サーバーの設定を更新して絶対パスを使用します：

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

ライセンス

このプロジェクトは MIT License の下でライセンスされています。詳細については LICENSE ファイルをご覧ください。