关于 Hubris
Hubris MCP 将 Hubris 的 OpenAI 兼容 LLM 网关接入 MCP 客户端,面向需要调用模型并查看账户用量的用户。它提供模型目录、卢布定价和账户工具,涵盖文本、嵌入、语音、图像、视频等能力。
主要功能
- 01分页列出并筛选模型
- 02查看模型定价、余额和支出
- 03发起聊天、嵌入及重排请求
- 04调用决策、图像、语音和视频能力
- 05转录音频及 YouTube 视频
- 06提供模型目录资源和比较提示词
适用场景
- 01在 MCP 客户端查询可用模型及价格
- 02通过统一网关调用不同模型能力
- 03检查 Hubris 账户余额和使用支出
MCP 相关
提供 Streamable HTTP 托管端点,也可运行本地 stdio 服务并转发请求。MCP 工具、资源和提示词可供客户端访问;调用工具需要 Bearer API key。
配置
远程服务无需本地安装。选择你使用的客户端,复制配置或使用一键安装。
https://api.hubris.pw/mcpclaude mcp add --transport http pw-hubris-hubris https://api.hubris.pw/mcp{"mcpServers":{"pw-hubris-hubris":{"type":"http","url":"https://api.hubris.pw/mcp"}}}在 Cursor 中打开{"servers":{"pw-hubris-hubris":{"type":"http","url":"https://api.hubris.pw/mcp"}}}在 VS Code 中打开{"mcpServers":{"pw-hubris-hubris":{"type":"http","url":"https://api.hubris.pw/mcp"}}}{"mcpServers":{"pw-hubris-hubris":{"serverUrl":"https://api.hubris.pw/mcp"}}}命令在终端中运行;JSON 粘贴到对应客户端的 MCP 配置后重启。需要授权的服务会在首次连接时提示登录。
工具
详细介绍
Hubris MCP
适用于 Hubris 的 Model Context Protocol 服务——这是一个 OpenAI 兼容的大模型网关,使用卢布计费。将 Claude Desktop、Claude Code、Cline、Cursor 或任何其他 MCP 客户端连接到同一个托管服务,即可访问模型目录、账户余额和支出,以及其中所有类型的模型:文本、嵌入、重排、决策模型、图像、语音、转录、视频和 YouTube 字幕稿。
有两种接入方式:将客户端直接连接到托管端点,或运行此仓库中的 stdio 服务。后者会在本地声明相同的工具,并将调用转发到该端点。对于仅支持 stdio 的客户端,以及从 Dockerfile 构建的沙盒,应该使用第二种方式。
列出工具无需凭据,只有调用工具时才需要。设置 HUBRIS_API_KEY 后,stdio 服务会从托管端点实时获取工具列表,因此新工具上线后列表也不会滞后;未设置密钥时,则使用软件包内附带的工具列表。
- 端点:
https://api.hubris.pw/mcp - 传输方式: Streamable HTTP
- 身份验证: Bearer API 密钥(
sk-gw-...,可在 hubris.pw/keys 创建) - 完整文档: hubris.pw/docs/integrations/mcp
工具
| 工具 | 描述 |
|---|---|
models_list | 活跃模型的完整目录,支持游标分页。 |
models_search | 按运行模型的工具(tool)、功能、价格和上下文长度筛选。 |
models_get_pricing | 指定模型的定价(卢布);语音模型的音色,以及视频模型的时长和分辨率。 |
balance_get | 当前账户余额。 |
usage_get | 一段时间内的支出:请求数、令牌数和卢布金额。 |
chat_complete | 大模型聊天请求——等同于 POST /v1/chat/completions。 |
embeddings_create | 嵌入向量——POST /v1/embeddings。 |
rerank | 按与查询的相关性排列文档——POST /v1/rerank。 |
decisions_ask | 带概率的“是/否”、选项和量表回答——POST /v1/decisions。 |
image_generate | 生成图像,并以图像内容形式返回——POST /v1/images/generations。 |
speech_create | 文本转语音,并以音频内容形式返回——POST /v1/audio/speech。 |
transcription_create | 将 base64 音频转录为文本——POST /v1/audio/transcriptions。 |
video_create | 开始生成视频——POST /v1/videos。 |
video_get | 查询视频任务状态;准备就绪后提供下载链接——GET /v1/videos/{id}。 |
youtube_transcribe | 获取 YouTube 视频的字幕稿或摘要——POST /v1/video/transcriptions。 |
资源
| URI | 内容 |
|---|---|
hubris://catalog/models | 完整模型目录,作为单个 JSON 文档提供。 |
hubris://docs/quickstart | 快速入门页面。 |
hubris://videos/{id}/content | 已完成的视频,由 video_get 提供链接(仅限托管端点)。 |
提示词
compare-models {task}— 用于比较模型在特定任务上表现的现成提示词。
本地运行(stdio)
npm install && npm run build
HUBRIS_API_KEY=sk-gw-... node dist/index.js
或使用 Docker:
docker build -t hubris-mcp .
docker run -i --rm -e HUBRIS_API_KEY=sk-gw-... hubris-mcp
在 MCP 客户端配置中:
{
"mcpServers": {
"hubris": {
"command": "node",
"args": ["/path/to/hubris-mcp/dist/index.js"],
"env": { "HUBRIS_API_KEY": "sk-gw-..." }
}
}
}
如果需要指向其他端点,可通过 HUBRIS_MCP_URL 覆盖默认端点。
连接
Claude Code
claude mcp add --transport http hubris https://api.hubris.pw/mcp \
--header "Authorization: Bearer sk-gw-..."
Claude Desktop
Claude Desktop 仅支持 stdio,因此远程 HTTP 服务需要通过 mcp-remote 转接程序连接。将以下内容添加到 claude_desktop_config.json:
{
"mcpServers": {
"hubris": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"mcp-remote",
"https://api.hubris.pw/mcp",
"--transport",
"http-only",
"--header",
"Authorization:${AUTH_TOKEN}"
],
"env": {
"AUTH_TOKEN": "Bearer sk-gw-..."
}
}
}
}
Cline / Cursor / 其他客户端
支持 Streamable HTTP 传输的任意 MCP 客户端:
| 字段 | 值 |
|---|---|
| 传输方式 | Streamable HTTP |
| URL | https://api.hubris.pw/mcp |
| 认证标头 | Authorization: Bearer sk-gw-... |
完整的连接指南(含客户端特定注意事项):hubris.pw/docs/integrations/mcp。
安全性
Bearer 密钥可访问你的账户余额。我们建议你在 hubris.pw/keys 为 MCP 创建专用密钥,以便在不影响其他集成的情况下单独撤销该密钥。
关于 Hubris
Hubris 是面向俄罗斯市场的 OpenAI 兼容大模型网关——一个 API 密钥、一个以卢布计价的余额,以及 400 多种模型。hubris.pw
评论
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。