Ultra MCP 使用说明

Ultra MCP 是一个强大的 Model Context Protocol (MCP) 服务器，旨在为大型语言模型（LLM）客户端（如 Claude Code 和 Cursor）提供一个统一、标准化的接口来访问多种AI模型、工具和上下文信息。它不仅整合了OpenAI、Google Gemini、Azure OpenAI 和 xAI Grok 等主流AI服务，还提供了代码分析、调试、规划等丰富的AI工具，并内置了向量搜索、使用统计和成本分析等实用功能，帮助开发者更高效、更经济地利用AI进行编码。

主要功能点

多模型支持: 通过单一接口访问 OpenAI (GPT-5)、Google Gemini (2.5 Pro)、Azure OpenAI 和 xAI Grok 等多种AI模型。
丰富的AI工具: 提供深度推理、调查研究、代码分析、代码评审、问题调试、功能规划、文档生成、安全审计、代码追踪等25种AI驱动的工具，可供LLM客户端调用。
可发现的Prompt模板: 所有内置工具都作为可发现的Prompt模板暴露给MCP客户端，方便LLM通过自然语言调用。
内置向量搜索: 支持对项目代码进行语义搜索，快速查找相关文件和代码片段。
使用分析与成本追踪: 本地存储LLM请求、token使用量和预估成本，提供直观的Web仪表盘进行实时统计和配置管理。
简易安装与配置: 提供一键安装和交互式配置向导，快速启动。
会话与预算管理: 支持会话上下文持久化及对AI使用设置预算限制。

安装步骤

Ultra MCP 是一个 Node.js 应用，可以通过 npm 或 npx 轻松安装和运行。

安装 Node.js: 确保您的系统已安装 Node.js (推荐 v18 或更高版本) 和 npm。
全局安装 (推荐): 打开您的终端，运行以下命令：
```
npm install -g ultra-mcp
```
或者，您也可以直接使用 'npx' 运行命令而无需全局安装。

服务器配置

MCP客户端（如 Claude Code 或 Cursor）需要配置 Ultra MCP 服务器的启动命令。

配置 API 密钥: 首次运行前，请先配置您的AI服务提供商API密钥。在终端运行：
```
npx ultra-mcp config
```
按照提示选择提供商并输入API密钥。 提示: OpenAI、Google Gemini、Azure OpenAI、xAI Grok API密钥至少配置一个。

Claude Code / Cursor 配置: 在您的MCP客户端（例如 Claude Code 或 Cursor）的设置中，找到 "MCP Servers" 或类似选项，添加一个新的服务器配置：

// 例如，在 Claude Code 的 settings.json 中添加
{
  "mcpServers": {
    "ultra-mcp": { // 您为该MCP服务器命名的唯一标识符
      "command": "npx", // 启动服务器的命令
      "args": ["-y", "ultra-mcp@latest"] // 传递给命令的参数，用于启动最新版本的 Ultra MCP 服务器
    }
  }
}

保存设置并重启您的MCP客户端。

基本使用方法

一旦配置完成并重启了MCP客户端，您就可以开始使用 Ultra MCP 提供的强大功能：

在MCP客户端中调用工具: 在您的LLM客户端中，通常可以通过 '@' 符号或特定命令（如 Claude Code 中的 '/'）来发现和调用工具。例如：
- 调用深度推理工具：在 Claude Code 中输入 '/deep-reasoning'，然后根据提示输入您的问题。
- 进行代码审查：在 Claude Code 中输入 '/review-code'，然后描述您想要审查的代码部分。
启动Web仪表盘 (可选): 您可以运行一个Web界面来查看使用统计和管理配置：
```
npx ultra-mcp dashboard
```
这将会启动一个Web服务器，您可以在浏览器中访问 'http://localhost:3000' (或控制台提示的其他端口)。

命令行交互 (可选): 如果您想直接在命令行与AI模型进行对话或执行命令，可以使用：

npx ultra-mcp chat
npx ultra-mcp vector-index --path .
npx ultra-mcp pricing show gpt-4o

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