MindBridge MCP 服务器 ⚡ 大脑决策的 AI 路由器

MindBridge 是你的 AI 指挥中心 — 一个模型上下文协议 (MCP) 服务器，旨在统一、组织和增强你的 LLM 工作流程。

忘记供应商锁定。忘记管理十几个 API。 MindBridge 将你的应用程序连接到任何模型，从 OpenAI 和 Anthropic 到 Ollama 和 DeepSeek — 并让它们像专家顾问团队一样相互交流。

需要原始速度？选择一个廉价的模型。 需要复杂的推理？将其路由给专家。 想要第二意见？MindBridge 内置了该功能。

这不仅仅是模型聚合。这是模型编排。

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核心功能 🔥

功能	为什么你应该使用它
多 LLM 支持	立即在 OpenAI、Anthropic、Google、DeepSeek、OpenRouter、Ollama (本地模型) 和 OpenAI 兼容的 API 之间切换。
理解推理引擎	智能路由到为深度推理而构建的模型，如 Claude、GPT-4o、DeepSeek Reasoner 等。
getSecondOpinion 工具	询问多个模型相同的问题，以并排比较响应。
OpenAI 兼容的 API 层	将 MindBridge 放入任何期望 OpenAI 端点的工具中 (Azure、Together.ai、Groq 等)。
自动检测提供商	只需添加你的密钥。MindBridge 自动处理设置和发现。
极其灵活	通过环境变量、MCP 配置或 JSON 配置所有内容 — 由你决定。

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为什么选择 MindBridge？

"每个 LLM 都擅长某些方面。MindBridge 使它们协同工作。"

非常适合：

• 代理构建者
• 多模型工作流程
• AI 编排引擎
• 推理繁重的任务
• 构建更智能的 AI 开发环境
• LLM 驱动的后端
• 厌倦了供应商围墙花园的任何人

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安装 🛠️

选项 1：从 npm 安装 (推荐)

# 全局安装
npm install -g @pinkpixel/mindbridge

# 使用 npx
npx @pinkpixel/mindbridge

选项 2：从源代码安装

1. 克隆存储库：

   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

服务器支持以下环境变量：

• 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: http://localhost:11434)
• OPENAI_COMPATIBLE_API_KEY: (可选) OpenAI 兼容服务的 API 密钥
• OPENAI_COMPATIBLE_API_BASE_URL: OpenAI 兼容服务的 Base URL
• OPENAI_COMPATIBLE_API_MODELS: 可用模型的逗号分隔列表

MCP 配置

为了与 MCP 兼容的 IDE (如 Cursor 或 Windsurf) 一起使用，你可以在 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"
      ]
    }
  }
}

将 API 密钥替换为你的实际密钥。对于 OpenAI 兼容的配置，如果服务不需要身份验证，你可以删除 api_key 字段。

用法 💫

启动服务器

具有自动重新加载的开发模式：

npm run dev

生产模式：

npm run build
npm start

全局安装时：

mindbridge

可用工具

1. getSecondOpinion

   {
     provider: string;  // LLM 提供商名称
     model: string;     // 模型标识符
     prompt: string;    // 你的问题或提示
     systemPrompt?: string;  // 可选的系统指令
     temperature?: number;   // 响应随机性 (0-1)
     maxTokens?: number;    // 最大响应长度
     reasoning_effort?: 'low' | 'medium' | 'high';  // 用于推理模型
   }
   

2. listProviders

   • 列出所有已配置的提供商及其可用模型
   • 无需参数

3. listReasoningModels

   • 列出针对推理任务优化的模型
   • 无需参数

用法示例 📝

// 从 GPT-4o 获取意见
{
  "provider": "openai",
  "model": "gpt-4o",
  "prompt": "数据库分片的关键考虑因素是什么？",
  "temperature": 0.7,
  "maxTokens": 1000
}

// 从 OpenAI 的 o1 模型获得一个经过推理的响应
{
  "provider": "openai",
  "model": "o1",
  "prompt": "解释数据库索引背后的数学原理",
  "reasoning_effort": "high",
  "maxTokens": 4000
}

// 从 DeepSeek 获得一个经过推理的响应
{
  "provider": "deepseek",
  "model": "deepseek-reasoner",
  "prompt": "微服务和单体架构之间的权衡是什么？",
  "reasoning_effort": "high",
  "maxTokens": 2000
}

// 使用 OpenAI 兼容的提供商
{
  "provider": "openaiCompatible",
  "model": "YOUR_MODEL_NAME",
  "prompt": "解释分布式系统中最终一致性的概念",
  "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: 清理构建工件
• npm run build: 构建项目

贡献

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许可证

MIT — 随便做什么，只要不做坏事。

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