OpenRouter MCP 多模态服务器

这是一个MCP（模型上下文协议）服务器，通过OpenRouter.ai的多样化模型生态系统提供聊天和图像分析能力。该服务器结合了文本聊天功能与强大的图像分析能力。

功能

• 文本聊天：

  • 直接访问所有OpenRouter.ai聊天模型
  • 支持简单文本和多模态对话
  • 可配置温度和其他参数

• 图像分析：

  • 使用自定义问题分析单个图像
  • 同时处理多个图像
  • 自动图像调整大小和优化
  • 支持各种图像来源（本地文件、URL、数据URL）

• 模型选择：

  • 搜索和过滤可用模型
  • 验证模型ID
  • 获取详细的模型信息
  • 支持默认模型配置

• 性能优化：

  • 智能模型信息缓存
  • 指数退避重试机制

• 自动速率限制处理

1.5.0 新增内容

• 改进的操作系统兼容性：

  • 增强Windows、macOS和Linux的路径处理
  • 更好地支持带有驱动器字母的Windows风格路径
  • 跨平台一致的行为的规范化路径处理

• MCP配置支持：

  • 无需环境变量即可集成Cursor MCP
  • 通过MCP参数直接配置
  • 灵活的API密钥和模型指定选项

• 健壮的错误处理：

  • 图像处理的改进回退机制
  • 具有特定诊断的更好错误报告
  • 文件读取的多种备份策略

• 图像处理增强：

  • 所有图像类型的更可靠的Base64编码
  • 当Sharp模块不可用时的回退选项
  • 对大型图像的自动优化处理

安装

方案1：通过npm安装

npm install -g @stabgan/openrouter-mcp-multimodal

方案2：通过Docker运行

docker run -i -e OPENROUTER_API_KEY=your-api-key-here stabgandocker/openrouter-mcp-multimodal:latest

快速启动配置

先决条件

1. 从OpenRouter 密钥获取您的OpenRouter API密钥。
2. 选择一个默认模型（可选）。

MCP配置选项

在您的MCP设置文件中添加以下配置之一（例如，cline_mcp_settings.json或claude_desktop_config.json）：

方案1：使用npx（Node.js）

{
  "mcpServers": {
    "openrouter": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@stabgan/openrouter-mcp-multimodal"
      ],
      "env": {
        "OPENROUTER_API_KEY": "your-api-key-here",
        "DEFAULT_MODEL": "qwen/qwen2.5-vl-32b-instruct:free"
      }
    }
  }
}

方案2：使用uv（Python包管理器）

{
  "mcpServers": {
    "openrouter": {
      "command": "uv",
      "args": [
        "run",
        "-m",
        "openrouter_mcp_multimodal"
      ],
      "env": {
        "OPENROUTER_API_KEY": "your-api-key-here",
        "DEFAULT_MODEL": "qwen/qwen2.5-vl-32b-instruct:free"
      }
    }
  }
}

方案3：使用Docker

{
  "mcpServers": {
    "openrouter": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "--rm",
        "-i",
        "-e", "OPENROUTER_API_KEY=your-api-key-here",
        "-e", "DEFAULT_MODEL=qwen/qwen2.5-vl-32b-instruct:free",
        "stabgandocker/openrouter-mcp-multimodal:latest"
      ]
    }
  }
}

方案4：使用Smithery（推荐）

{
  "mcpServers": {
    "openrouter": {
      "command": "smithery",
      "args": [
        "run",
        "stabgan/openrouter-mcp-multimodal"
      ],
      "env": {
        "OPENROUTER_API_KEY": "your-api-key-here",
        "DEFAULT_MODEL": "qwen/qwen2.5-vl-32b-instruct:free"
      }
    }
  }
}

示例

要查看如何使用此MCP服务器的全面示例，请参阅示例目录。我们提供了：

• 适用于Node.js应用程序的JavaScript示例
• 具有交互式聊天功能的Python示例
• 与各种应用程序集成的代码片段

每个示例都配有清晰的文档和逐步说明。

依赖项

该项目使用以下关键依赖项：

• @modelcontextprotocol/sdk: ^1.8.0 - 最新的MCP SDK用于工具实现
• openai: ^4.89.1 - 与OpenAI兼容的API客户端用于OpenRouter
• sharp: ^0.33.5 - 快速图像处理库
• axios: ^1.8.4 - API请求的HTTP客户端
• node-fetch: ^3.3.2 - 现代fetch实现

需要Node.js 18或更高版本。所有依赖项都会定期更新以确保兼容性和安全性。

可用工具

mcp_openrouter_chat_completion

向OpenRouter模型发送文本或多模态消息：

use_mcp_tool({
  server_name: "openrouter",
  tool_name: "mcp_openrouter_chat_completion",
  arguments: {
    model: "google/gemini-2.5-pro-exp-03-25:free", // 如果已设置默认值则可选
    messages: [
      {
        role: "system",
        content: "您是一个有用的助手。"
      },
      {
        role: "user",
        content: "法国的首都是哪里？"
      }
    ],
    temperature: 0.7 // 可选，默认为1.0
  }
});

对于带有图像的多模态消息：

use_mcp_tool({
  server_name: "openrouter",
  tool_name: "mcp_openrouter_chat_completion",
  arguments: {
    model: "anthropic/claude-3.5-sonnet",
    messages: [
      {
        role: "user",
        content: [
          {
            type: "text",
            text: "这张图片里有什么？"
          },
          {
            type: "image_url",
            image_url: {
              url: "https://example.com/image.jpg"
            }
          }
        ]
      }
    ]
  }
});