使用说明

项目简介

OpenRouter Research Agents MCP Server 是一个实现了 Model Context Protocol (MCP) 的服务器，它利用 OpenRouter 平台提供的多种语言模型，为客户端应用（如 Cline）提供强大的研究代理功能。该服务器可以将复杂的 research 查询分解为多个子问题，分配给不同的研究代理并行处理，最终将结果整合为一份全面的研究报告。

主要功能点

智能研究规划：使用 Claude 3.7 Sonnet 模型进行研究规划，将复杂查询分解为多个具体的研究问题。
多代理并行研究：支持多个研究代理并行工作，每个代理可配置不同的 OpenRouter 模型，提高研究效率和覆盖面。
成本可配置：允许用户选择高成本或低成本模型进行研究，以平衡研究质量和成本。
研究报告生成：将来自不同代理的研究结果整合，生成结构化的研究报告，提供全面的上下文信息。
支持 MCP 协议：通过标准的 MCP 协议与客户端通信，易于集成到支持 MCP 的 LLM 应用中。

安装步骤

克隆仓库

git clone https://github.com/wheattoast11/openrouter-deep-research-mcp.git
cd openrouter-deep-research-mcp

安装依赖
```
npm install
```

配置环境变量 复制 '.env.example' 文件并重命名为 '.env'，然后编辑 '.env' 文件，填入你的 OpenRouter API Key。

cp .env.example .env
# 编辑 .env 文件，添加 OPENROUTER_API_KEY=your_api_key_here

服务器配置

要将此 MCP 服务器集成到 MCP 客户端（例如 Cline），您需要配置客户端的 MCP 设置。以下是 Cline 客户端的配置示例，您需要将以下 JSON 配置添加到 Cline 的 'cline_mcp_settings.json' 文件中。

{
  "mcpServers": {
    "openrouter-research-agents": {
      "command": "node",
      "args": ["YOUR_PROJECT_PATH_HERE/src/server/mcpServer.js", "--stdio"],
      // 请将 "YOUR_PROJECT_PATH_HERE" 替换为仓库的绝对路径
      "env": {
        "OPENROUTER_API_KEY": "YOUR_OPENROUTER_API_KEY_HERE"
        // 请将 "YOUR_OPENROUTER_API_KEY_HERE" 替换为你的 OpenRouter API Key
      },
      "disabled": false,
      "autoApprove": []
    }
  }
}

配置参数说明:

'server name': 服务器名称，客户端用以识别和调用。
'command': 启动服务器的命令，这里使用 'node' 运行 JavaScript 文件。
'args': 传递给启动命令的参数，'YOUR_PROJECT_PATH_HERE/src/server/mcpServer.js' 是服务器脚本的路径，'--stdio' 参数指定使用 STDIO 传输协议。
'env': 环境变量，'OPENROUTER_API_KEY' 用于配置 OpenRouter API 密钥。

基本使用方法

配置完成后，在 MCP 客户端中，您可以使用 'conduct_research' 和 'research_follow_up' 这两个工具进行研究。

例如，在 Cline 中，您可以这样提问：

Can you research the latest advancements in quantum computing?

或者指定研究成本偏好：

Can you conduct a high-cost research on climate change mitigation strategies?

服务器将处理您的请求，并返回研究报告。

关键词: 智能研究, 研究代理, OpenRouter, 多模型, 上下文协议

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