claude-code-multi-llm MCP 服务端
使用说明（简要要点，便于快速落地）:
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项目简介
- 这是一个基于 MCP（Model Context Protocol）的服务器端实现，提供资源/工具的托管、路由决策以及与 LLM 提供商的交互能力，面向 Claude Code 场景的多模型协作。服务器通过 JSON-RPC 形式与客户端通信，支持多种传输方式（如标准输入/输出、WebSocket 等），并实现会话管理与能力声明。
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主要功能点
- MCP 服务端实现：处理来自 MCP 客户端的请求，返回 JSON-RPC 风格的响应与通知。
- 资源与工具管理：注册、查询并执行资源、工具（如 ask、multi_ask、cost_report、list_models 等）。
- 路由与成本感知：根据任务分类（BASIC/ STANDARD/ ADVANCED/ FRONTIER）进行模型选择，计算成本并给出节省估算。
- 多提供商集成：支持 OpenAI、Google 等提供商，提供模型目录、对接与调用。
- 日志与分析：对成本、调用、模型使用等进行日志记录，便于后续分析与分析报告生成。
- 本地化部署：以本地进程形式运行，便于局部开发、调试与离线工作流。
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安装步骤
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- 克隆仓库并进入目录
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- 安装依赖并构建：npm install, npm run build
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- 配置依赖密钥：配置环境变量 OPENAI_API_KEY 与 GOOGLE_API_KEY（如需对接对应提供商）
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- 启动服务器（示例：node dist/index.js，或按项目实际打包路径启动）
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- 配置客户端连接：将 MCP 客户端配置指向本服务器的启动命令与参数（见下方“服务器配置”示意）
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服务器配置（MCP 客户端需要的最小信息） 说明：以下是一个示例 JSON 结构，展示如何在客户端配置连接到该 MCP 服务器。实际使用时，请将路径与密钥替换为真实值。字段含义见注释，注释仅为说明用途，不在正式配置中出现。 { "mcpServers": { "multi-llm": { "command": "node", "args": ["/path/to/claude-code-multi-llm/dist/index.js"], "env": { "OPENAI_API_KEY": "sk-...", "GOOGLE_API_KEY": "AI..." } // 说明： // - mcpServers: 需要配置的 MCP 服务集合，服务名称可自定义，但建议与服务端识别名称保持一致（如 multi-llm）。 // - command: 启动服务器进程的命令，这里以 node 为例。 // - args: 启动参数，dist/index.js 为打包后的入口文件路径（实际路径请替换为本地路径）。 // - env: 环境变量，包含各提供商的 API 密钥等敏感信息。 } } }
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基本使用方法
- 与 Claude Code 的集成通过 MCP 客户端配置完成后，客户端即可通过发送 MSP-MCP JSON-RPC 请求，触发相应的工具（如 ask、multi_ask、cost_report 等）并获取返回结果。
- 使用 cost_report 等调试工具查看成本、模型分布等分析信息。
- 根据需求，可通过 configure 工具调整默认 tier、偏好 provider、预算上限等参数。
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组合示例
- 使用 ask( prompt ) 将子任务路由到成本最低且可用的模型，并返回结果及成本元数据。
- 使用 cost_report 汇总当前会话的总成本、按模型/按工具的分布，以及潜在的节省比例。
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备注
- 本实现包含对多提供商模型的注册、路由决策逻辑、以及用于分析和监控的成本日志。
- 在实际生产中，请确保密钥安全、网络访问权限及正确的 dist 路径配置。