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OpenRouter Agents MCP Server

OpenRouter Agents MCP Server

本地服务
terminals.tech数据与分析5534 周前更新

关于 OpenRouter Agents MCP Server

OpenRouter Agents MCP Server 是一个用于多 Agent 研究的 MCP 服务,并附带一个小型客户端适配器。它面向需要并行研究与综合分析的用户,通过 OpenRouter 调用多个模型。

主要功能

  1. 01多 Agent 并行研究与结果综合
  2. 02异步任务与批量研究查询
  3. 03基于 BM25 与向量的混合搜索
  4. 04基于嵌入向量的模型路由
  5. 05断路器用于模型 API 容错

适用场景

  1. 01对同一课题并行执行多组研究查询
  2. 02检索已生成的研究报告与知识库内容
  3. 03跟踪和恢复研究会话的状态

MCP 相关

该项目以 STDIO 或 Streamable HTTP 方式运行,向 MCP 客户端暴露研究、知识库、会话与图谱等工具,并支持 sampling 与 elicitation 等 MCP 功能。

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": {
"openrouter-deep-research": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@terminals-tech/openrouter-agents"
]
}
}
}
启动命令npx -y @terminals-tech/openrouter-agents

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
npm@terminals-tech/openrouter-agents

工具

42

收录的工具列表 · 更新于 3 周前

参数类型必填说明
messagesarray是
sessionIdstring否
modelstring否
_requestIdstring否

详细介绍

OpenRouter Agents MCP 服务

npm MCP Stable GitHub

面向多 Agent AI 研究的生产级 MCP 服务。规划、并行处理、综合。

安装

npx @terminals-tech/openrouter-agents --stdio

Claude Code 单行命令:

claude mcp add openrouter-agents -- npx @terminals-tech/openrouter-agents --stdio

新增内容(v2.0.0)

  • MCP SDK 1.27.1 — registerTool/registerPrompt/registerResource API、安全修复
  • Zod 4 — 从 Zod 3 升级;z.record() 语法、配置架构修复
  • Express 5 — 从 Express 4 升级;现代路径模式、req.query 处理
  • Streamable HTTP — 主要传输方式(SSE 已弃用,仅作为旧版回退方案)
  • 熔断器 — 模型 API 容错,阈值可配置
  • 基于嵌入的模型路由 — 使用本地向量相似度选择模型(不调用 LLM)
  • 持久化存储 — 报告、任务和知识图谱默认跨会话持久化

macOS/Node 25 注意事项:关闭时可能出现一条表面上的 libc++abi: mutex lock failed 消息。这不会造成影响——数据会在关闭前写入检查点。设置 DB_AUTO_HEAL=true 可启用内存模式(不持久化,也不会显示该消息)。

完整更新日志 | 扩展指南 | MCP 合规报告

配置

在环境中设置 OPENROUTER_API_KEY,然后通过 .env 或 .mcp.json 配置:

变量默认值说明
OPENROUTER_API_KEY必填OpenRouter API 密钥
OPENROUTER_API_KEYS(可选)用于轮换的逗号分隔 OpenRouter 密钥
OPENROUTER_KEY_COOLDOWN_MS5000每个密钥在失败后的基础冷却时间
SERVER_PORT3002HTTP 服务端口
MODEALLAGENT、MANUAL 或 ALL
EMBEDDING_ROUTING_ENABLEDtrue启用基于嵌入的模型路由
INDEXER_ENABLEDtrue启用知识索引

完整环境变量参考

.mcp.json 示例(可供团队共享)
{
  "mcpServers": {
    "openrouter-agents": {
      "command": "npx",
      "args": ["@terminals-tech/openrouter-agents", "--stdio"],
      "env": {
        "OPENROUTER_API_KEY": "${OPENROUTER_API_KEY}",
        "INDEXER_ENABLED": "true"
      }
    }
  }
}

多客户端设置

传输模式
传输方式标志使用场景
STDIO(默认)MCP 客户端(Claude、Jan AI、Continue)
HTTP--httpWeb 应用、共享服务

根据 MCP 规范,STDIO 是默认传输方式。HTTP 模式需显式使用 --http。

针对客户端的设置
Jan AI
  1. 在 Settings → Advanced → Experimental 中启用 MCP Servers
  2. 点击 + 添加服务
  3. 配置:
    • 名称: openrouter-agents
    • 命令: npx
    • 参数: @terminals-tech/openrouter-agents
    • 环境: OPENROUTER_API_KEY=sk-or-...

注意:现在 STDIO 是默认方式,无需使用 --stdio 标志。

Claude Desktop

添加到 ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json(macOS)或 %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json(Windows):

{
  "mcpServers": {
    "openrouter-agents": {
      "command": "npx",
      "args": ["@terminals-tech/openrouter-agents"],
      "env": {
        "OPENROUTER_API_KEY": "sk-or-..."
      }
    }
  }
}
Continue / Zed / 其他 MCP 客户端

标准 MCP 配置——STDIO 是默认方式,无需标志:

{
  "command": "npx",
  "args": ["@terminals-tech/openrouter-agents"],
  "env": { "OPENROUTER_API_KEY": "..." }
}
功能矩阵
功能所有 MCP 客户端仅 Claude Code
核心研究工具✓✓
知识库✓✓
会话/图谱工具✓✓
Rail 协议工具✓✓
斜杠命令-✓

模型(v2.0.0)

高成本层级
模型领域
anthropic/claude-sonnet-4.5推理、技术、通用、创意
anthropic/claude-opus-4.6推理、技术、通用、创意
openai/gpt-5.2-chat推理、技术、通用
openai/gpt-5.3-codex编码、技术、推理
google/gemini-3-pro-preview推理、技术、通用
qwen/qwen3-coder编码、编辑、技术
低成本层级
模型领域
google/gemini-3-flash-preview编码、编辑、技术
anthropic/claude-haiku-4.5通用、技术、推理
deepseek/deepseek-chat-v3.1通用、推理、技术、编码
deepseek/deepseek-v3.2通用、推理、技术、编码
openai/gpt-oss-120b通用、推理、搜索

模型通过基于嵌入的路由进行选择——查询嵌入会与模型领域配置文件匹配,无需调用大模型。

工具

研究
工具描述
research异步研究(返回 job_id)
conduct_research带流式传输的同步研究
batch_research并行批量查询
research_follow_up基于上下文的后续研究
agent统一入口点(自动路由)
知识库
工具描述
searchBM25+向量混合搜索
retrieve索引或 SQL 查询
query带参数的 SQL SELECT
get_report按 ID 获取报告
history列出近期报告
会话与图谱
工具描述
undo / redo会话时间回溯
checkpoint命名保存点
fork_session创建替代时间线
graph_traverse探索知识图谱
graph_clusters查找节点集群
graph_pagerank重要性排名
Rail 协议
工具描述
list_rails列出 rails、tunnels、routes、consensus
explain_rail详细的 rail/tunnel 配置
list_routes所有已定义的路由
list_tunnels活跃的 Agent 间隧道
list_consensus流式共识会话
实用工具
工具描述
ping健康检查
get_server_status完整诊断信息
job_status检查异步任务
date_time当前时间戳
calc数学求值
list_tools可用工具

MCP 合规性

符合 MCP 规范 2025-11-25(稳定版,由 AAIF/Linux Foundation 治理)。

功能SEP状态
JSON-RPC 2.0Core合规
Tools/Resources/PromptsCore合规
Task ProtocolSEP-1686合规
Sampling with ToolsSEP-1577合规
ElicitationSEP-1036合规
MCP AppsSEP-1865合规
Enterprise AuthSEP-990合规
Client MetadataSEP-991合规

完整合规性报告

架构

User Query
    │
    ▼
┌─────────────────┐
│  Planning Agent  │ ─── Decomposes into sub-queries
└────────┬────────┘
         │
    ┌────┴────┐
    ▼         ▼
┌───────┐ ┌───────┐
│Agent 1│ │Agent N│ ─── Parallel research (embedding-routed models)
└───┬───┘ └───┬───┘
    │         │
    ▼         ▼
┌─────────────────┐
│   Synthesizer   │ ─── Consensus + citations (Signal protocol)
└────────┬────────┘
         │
         ▼
┌─────────────────┐
│  Knowledge Base  │ ─── PGlite + pgvector (persistent)
└─────────────────┘

核心抽象

模块用途
Signal Protocol支持置信度评分和共识的 Agent 间通信
Rail Protocol支持背压、来源追踪和隧道的双向通道
Error Taxonomy支持自动学习和断路器的确定性分类
Circuit Breaker支持可配置阈值和自动恢复的模型 API 容错机制
Parameter Normalization声明式别名系统(q→query、cost→costPreference)
RoleShift Protocol通过 MCP sampling/elicitation 实现服务端↔客户端双向通信
Embedding Router通过 @terminals-tech/embeddings 实现基于本地向量的模型选择
Circuit Breaker

防止模型 API 故障级联。可通过环境变量配置:

变量默认值描述
RAIL_CIRCUIT_BREAKERtrue启用断路器
RAIL_CIRCUIT_THRESHOLD5触发断路器前的失败次数
RAIL_CIRCUIT_RESET_MS120000恢复超时时间(ms)

状态:closed(正常)-> open(故障中,拒绝请求)-> half-open(测试恢复情况)。

传输方式(v2.0.0)
传输方式状态用例
Streamable HTTP主要方式所有新集成
SSE已弃用仅用于旧版兼容
STDIO默认方式MCP 客户端(Claude、Jan AI、Continue)

链接

发布

发布流程通过 release-please 自动执行:

  1. 将符合 Conventional Commits 规范的提交推送到 main(例如 feat:、fix:、chore:)
  2. release-please 会创建一个版本升级 PR
  3. 合并 PR → 自动创建 GitHub Release
  4. 发布时由 CI 触发 npm 发布

手动发布:

npm test && npm publish --access public

版本: 2.0.0 | MCP SDK: 1.27.1 | MCP 规范: 2025-11-25 | 作者: Tej Desai | 许可证: MIT

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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。