MindBridge MCP Server ⚡ The AI Router for Big Brain Moves

MindBridge MCP 服务 ⚡ 大展身手的 AI 路由器

MindBridge 是你的 AI 命令中心——一个旨在统一、整理并强化大模型工作流的模型上下文协议（MCP）服务。

告别供应商锁定，告别同时周旋于十几个 API。
MindBridge 将你的应用连接到任意模型，从 OpenAI 和 Anthropic 到 Ollama 和 DeepSeek，并让它们像一支专家顾问团队那样协同交流。

需要极致速度？选择一款廉价模型。
需要复杂推理？将任务路由给专家模型。
想听听第二种意见？MindBridge 内置了这一功能。

这不只是模型聚合，而是模型编排。

---

核心功能 🔥

功能	使用理由
多大模型支持	即刻切换 OpenAI、Anthropic、Google、DeepSeek、OpenRouter、Ollama（本地模型）和兼容 OpenAI 的 API。
感知推理引擎	智能路由至专为深度推理打造的模型，例如 Claude、GPT-4o、DeepSeek Reasoner 等。
getSecondOpinion 工具	向多个模型提问同一个问题，并排比较回答。
兼容 OpenAI 的 API 层	将 MindBridge 接入任何需要 OpenAI 端点的工具（Azure、Together.ai、Groq 等）。
自动检测提供商	只需添加密钥，MindBridge 就会自动处理设置和发现。
灵活至极	通过环境变量、MCP 配置或 JSON 配置所有内容，随你选择。

---

为什么选择 MindBridge？

“每个大模型都有所长。MindBridge 让它们协同工作。”

非常适合：

• Agent 构建者
• 多模型工作流
• AI 编排引擎
• 注重推理的任务
• 构建更智能的 AI 开发环境
• 由大模型驱动的后端
• 厌倦供应商封闭生态的所有人

---

安装 🛠️

选项 1：通过 npm 安装（推荐）

# Install globally
npm install -g @pinkpixel/mindbridge

# use with npx
npx @pinkpixel/mindbridge

通过 Smithery 安装

要通过 Smithery 为 Claude Desktop 自动安装 mindbridge-mcp：

npx -y @smithery/cli install @pinkpixel-dev/mindbridge-mcp --client claude

选项 2：从源代码安装

1. 克隆代码库：

   git clone https://github.com/pinkpixel-dev/mindbridge.git
   cd mindbridge
   

2. 安装依赖项：

   chmod +x install.sh
   ./install.sh
   

3. 配置环境变量：

   cp .env.example .env
   

   编辑 .env 并添加你要使用的提供商的 API 密钥。

配置 ⚙️

环境变量

此服务支持以下环境变量：

• OPENAI_API_KEY：你的 OpenAI API 密钥
• ANTHROPIC_API_KEY：你的 Anthropic API 密钥
• DEEPSEEK_API_KEY：你的 DeepSeek API 密钥
• GOOGLE_API_KEY：你的 Google AI API 密钥
• OPENROUTER_API_KEY：你的 OpenRouter API 密钥
• OLLAMA_BASE_URL：Ollama 实例 URL（默认值：http://localhost:11434）
• OPENAI_COMPATIBLE_API_KEY：（可选）兼容 OpenAI 的服务所用的 API 密钥
• OPENAI_COMPATIBLE_API_BASE_URL：兼容 OpenAI 的服务的基础 URL
• OPENAI_COMPATIBLE_API_MODELS：可用模型的逗号分隔列表

MCP 配置

要与 Cursor 或 Windsurf 等兼容 MCP 的 IDE 配合使用，可在 mcp.json 文件中使用以下配置：

{
  "mcpServers": {
    "mindbridge": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@pinkpixel/mindbridge"
      ],
      "env": {
        "OPENAI_API_KEY": "OPENAI_API_KEY_HERE",
        "ANTHROPIC_API_KEY": "ANTHROPIC_API_KEY_HERE",
        "GOOGLE_API_KEY": "GOOGLE_API_KEY_HERE",
        "DEEPSEEK_API_KEY": "DEEPSEEK_API_KEY_HERE",
        "OPENROUTER_API_KEY": "OPENROUTER_API_KEY_HERE"
      },
      "provider_config": {
        "openai": {
          "default_model": "gpt-4o"
        },
        "anthropic": {
          "default_model": "claude-3-5-sonnet-20241022"
        },
        "google": {
          "default_model": "gemini-2.0-flash"
        },
        "deepseek": {
          "default_model": "deepseek-chat"
        },
        "openrouter": {
          "default_model": "openai/gpt-4o"
        },
        "ollama": {
          "base_url": "http://localhost:11434",
          "default_model": "llama3"
        },
        "openai_compatible": {
          "api_key": "API_KEY_HERE_OR_REMOVE_IF_NOT_NEEDED",
          "base_url": "FULL_API_URL_HERE",
          "available_models": ["MODEL1", "MODEL2"],
          "default_model": "MODEL1"
        }
      },
      "default_params": {
        "temperature": 0.7,
        "reasoning_effort": "medium"
      },
      "alwaysAllow": [
        "getSecondOpinion",
        "listProviders",
        "listReasoningModels"
      ]
    }
  }
}

请将 API 密钥替换为你的实际密钥。对于兼容 OpenAI 的配置，如果服务不需要身份验证，可以移除 api_key 字段。

使用 💫

启动服务

开发模式（自动重新加载）：

npm run dev

生产模式：

npm run build
npm start

全局安装后：

mindbridge

可用工具

1. getSecondOpinion

   {
     provider: string;  // LLM provider name
     model: string;     // Model identifier
     prompt: string;    // Your question or prompt
     systemPrompt?: string;  // Optional system instructions
     temperature?: number;   // Response randomness (0-1)
     maxTokens?: number;    // Maximum response length
     reasoning_effort?: 'low' | 'medium' | 'high';  // For reasoning models
   }
   

2. listProviders

   • 列出所有已配置的提供方及其可用模型
   • 无需参数

3. listReasoningModels

   • 列出针对推理任务优化的模型
   • 无需参数

使用示例 📝

// Get an opinion from GPT-4o
{
  "provider": "openai",
  "model": "gpt-4o",
  "prompt": "What are the key considerations for database sharding?",
  "temperature": 0.7,
  "maxTokens": 1000
}

// Get a reasoned response from OpenAI's o1 model
{
  "provider": "openai",
  "model": "o1",
  "prompt": "Explain the mathematical principles behind database indexing",
  "reasoning_effort": "high",
  "maxTokens": 4000
}

// Get a reasoned response from DeepSeek
{
  "provider": "deepseek",
  "model": "deepseek-reasoner",
  "prompt": "What are the tradeoffs between microservices and monoliths?",
  "reasoning_effort": "high",
  "maxTokens": 2000
}

// Use an OpenAI-compatible provider
{
  "provider": "openaiCompatible",
  "model": "YOUR_MODEL_NAME",
  "prompt": "Explain the concept of eventual consistency in distributed systems",
  "temperature": 0.5,
  "maxTokens": 1500
}

开发 🔧

• npm run lint：运行 ESLint
• npm run format：使用 Prettier 格式化代码
• npm run clean：清理构建产物
• npm run build：构建项目

贡献

欢迎提交 PR！帮助我们让 AI 工作流不再那么愚蠢。

---

许可证

MIT — 随你怎么用，只要别作恶。

---

由 Pink Pixel 用 ❤️ 打造