Mindbridge MCP

🚀 MindBridge MCP 服务器介绍

MindBridge MCP 是一个强大的多供应商 AI 接口管理平台，支持多种主流 LLM 提供商，还能接入自定义 OpenAI 兼容服务。它具备推理优化功能，可助力用户更高效地管理和调用不同的人工智能模型。

🚀 快速开始

MindBridge MCP 是一款强大的多供应商 AI 接口管理平台，以下为您介绍如何快速开启使用之旅。

✨ 主要特性

1. 多供应商支持

• OpenAI：支持 GPT - 4、GPT - 3.5 等模型。
• Anthropic：支持 Claude 2 和 3 系列模型。
• Google：集成 Gemini 模型。
• DeepSeek：深度求索系列模型。
• Ollama：可使用本地运行的开源模型。

2. 推理优化

• 推理强度：能够设置推理努力程度（low/medium/high）。
• 上下文长度：可调整最大上下文窗口。
• 温度参数：可以控制输出随机性。

3. 开箱即用功能

• 获取多方意见：通过 getSecondOpinion 方法获取多个模型的响应。
• 供应商列表：列出所有已配置的 LLM 提供商及其可用模型。
• 推理模型列表：查看适合推理任务的优化模型。

📦 安装指南

安装步骤

1. 克隆仓库

git clone https://github.com/pinkpixel/mindbridge.git
cd mindbridge

2. 安装依赖

npm install

3. 启动开发环境（可选）

npm run dev

4. 构建生产环境

npm run build
npm start

🔧 配置选项

可以通过以下方式配置 MindBridge：

1. 命令行参数
2. 环境变量 | 属性 | 详情 | |------|------| | MB_API_KEY | OpenAI API 密钥 | | MB_OPENROUTER_KEY | OpenRouter 访问密钥 | | MB_DEEPSEEK_KEY | DeepSeek API 密钥 | | MB_GOOGLE_PROJECT_ID | Google Cloud 项目 ID | | MB_Ollama_HOST | Ollama 服务器地址 |
3. 配置文件

{
  providers: {
    openai: {
      apiKey: 'your-openai-key',
      models: ['gpt-4', 'gpt-3.5']
    },
    google: {
      projectId: 'your-google-project-id',
      models: ['gemini-pro']
    }
  }
}

💻 使用示例

基础用法

mindBridge.getCompletion({
  provider: 'openai',
  model: 'gpt-4',
  prompt: '简单介绍一下人工智能的基本概念？'
}).then(console.log);

高级用法

自定义参数

mindBridge.getCompletion({
  provider: 'anthropic',
  model: 'claude-3',
  prompt: '分析一下深度学习的发展历程',
  temperature: 0.7,
  maxTokens: 500
}).then(console.log);

使用自定义模型

mindBridge.getCompletion({
  provider: 'custom-openai',
  model: 'my-custom-model',
  prompt: '欢迎使用我的自定义模型！'
}).then(console.log);

📚 开发指南

贡献代码

1. 本地开发

npm run dev

2. 单元测试

npm test

3. 提交代码

• 提交前格式化代码：npm run lint
• 检查代码质量：npm run lint:fix

其他贡献

• 修复问题
• 添加新功能
• 完善文档
• 提供反馈

👨‍💻 项目维护者

• 张三（GitHub: @zhangsan）
• 李四（GitHub: @lisi）

📄 许可证

MIT License

📞 联系方式

如有任何问题或建议，请发送邮件至 support@mindbridge.com 或在 GitHub 提交 Issues。