MindBridge MCP 服务器介绍

功能概述

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（如 OpenAI、Anthropic、Google、DeepSeek 和 Ollama）以及自定义 OpenAI 兼容服务。该平台提供推理优化功能，能够帮助用户更高效地管理和调用不同的人工智能模型。

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

   • 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']
       }
     }
   }
   

主要功能

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：本地运行的开源模型

2. 推理优化

• 推理强度：设置推理努力程度（low/medium/high）
• 上下文长度：调整最大上下文窗口
• 温度参数：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

使用示例

示例 1：基本调用

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);

示例 2：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);

示例 3：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。