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M
mcp-llm-gateway

mcp-llm-gateway

本地服务
github.com/daedalusAI 与智能体027 周前更新

关于 mcp-llm-gateway

mcp-llm-gateway 是将补全请求转发到兼容 OpenAI 的下游服务商的 MCP 服务,适合需要统一调用入口的用户。它还提供模型发现和网关配置资源。

主要功能

  1. 01列出下游模型
  2. 02提交补全请求
  3. 03提供模型列表资源
  4. 04提供网关配置资源

适用场景

  1. 01查看服务商提供的模型
  2. 02向下游 LLM 发送提示词
  3. 03检查网关配置

MCP 相关

该 MCP 服务提供 `list_models` 和 `complete` 工具,以及 `models://list`、`config://info` 资源。

配置

本地服务的配置在各客户端中通用,复制后粘贴到客户端的 MCP 配置文件即可。

mcp.json · 通用配置
{
"mcpServers": {
"daedalus-mcp-llm-gateway": {
"command": "uvx",
"args": [
"mcp-llm-gateway"
]
}
}
}
启动命令uvx mcp-llm-gateway

本地服务需要在你的电脑上安装运行环境(如 Node.js 18+)。各客户端的配置文件位置不同,请参考客户端文档。

安装包
pypimcp-llm-gateway0.1.0

工具

2

收录的工具列表 · 更新于 3 周前

参数类型必填说明
providerany否用于筛选模型的可选提供方 ID。

详细介绍

MCP LLM Gateway

兼容 MCP 的 LLM 网关,可将补全请求代理到下游兼容 OpenAI 的服务提供商。

PyPI Python Ruff

mcp-name: io.github.daedalus/mcp-llm-gateway

安装

pip install mcp-llm-gateway

用法

配置

设置以下环境变量:

  • DOWNSTREAM_URL:兼容 OpenAI 的下游 API 基础 URL(必需)
  • DEFAULT_MODEL:用于补全的默认模型(必需)
  • MODEL_LIST_URL:获取可用模型的 URL(可选,默认使用 models.dev)
  • API_KEY:下游 API 密钥(可选,透传)
  • TIMEOUT:请求超时时间,单位为秒(可选,默认值:60)
MCP 服务

使用 stdio 传输运行 MCP 服务:

mcp-llm-gateway
MCP 工具

该服务提供以下工具:

  • list_models():列出远程端点上的所有可用模型
  • complete(prompt, model, max_tokens, temperature):向下游 LLM 服务提供商发送补全请求
MCP 资源
  • models://list:返回可用模型列表
  • config://info:返回当前网关配置

开发

git clone https://github.com/daedalus/mcp-llm-gateway.git
cd mcp-llm-gateway
pip install -e ".[test]"

# run tests
pytest

# format
ruff format src/ tests/

# lint
ruff check src/ tests/

# type check
mypy src/

API

core.models
  • Model:表示可用 LLM 模型的数据类
  • CompletionRequest:用于补全请求负载的数据类
  • GatewayConfig:用于网关配置的数据类
adapters.http
  • HTTPAdapter:用于与下游 API 通信的 HTTP 客户端
  • ModelListAdapter:用于从远程端点获取模型列表的适配器
services.gateway
  • ModelService:用于管理模型发现和缓存的服务
  • CompletionService:用于处理补全请求的服务
  • ConfigService:用于管理网关配置的服务

评论

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第一次接触 MCP?

从协议是什么,到在客户端里装上第一个服务,这几条回答覆盖了大多数入门问题。

一个开放协议,规定了 AI 应用如何以统一方式连接外部工具与数据源。客户端负责与模型对话,MCP 服务负责提供工具、资源和提示模板,两者通过标准消息通信,同一个服务可以被不同客户端复用。