Omnillm MCP

OmniLLM是一个MCP服务器,作为Claude与其他大型语言模型(如ChatGPT、Azure OpenAI和Google Gemini)之间的桥梁,提供统一的AI访问接口。
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什么是OmniLLM?

OmniLLM是一个用于连接和管理多种语言模型的多协议服务器。它可以帮助您通过单一入口访问多个LLM服务,从而更高效地获取所需信息。

如何使用OmniLLM?

首先安装OmniLLM并配置您的API密钥,然后将其集成到Claude Desktop中,最后输入您需要查询的问题即可。

适用场景

适用于需要综合对比不同语言模型结果的用户,例如企业决策支持、教育咨询、创意写作等领域。

主要功能

查询ChatGPT通过自定义提示词向OpenAI的ChatGPT模型发送请求。
查询Azure ChatGPT利用Azure OpenAI服务获取高质量的回答。
查询Gemini直接调用Google Gemini模型以获得精准回复。
查询所有可用LLM一次性获取来自多个语言模型的结果进行对比分析。
检查可用模型确认哪些语言模型已成功配置并可用。

优势与局限性

优势
统一管理多个语言模型,简化操作流程。
支持跨平台协作与数据共享。
提供多样化选择,满足不同需求场景。
易于扩展新的语言模型集成。
增强决策能力,提高工作效率。
局限性
初期设置可能较为复杂。
对网络稳定性有一定要求。
某些高级功能需额外付费订阅。
部分模型存在地域限制。

如何使用

克隆项目仓库
下载OmniLLM源码至本地机器。
创建虚拟环境
建立独立的Python运行环境以隔离依赖项。
安装依赖包
确保安装所有必需的Python库。
配置环境变量
编辑.env文件添加相应的API密钥。
集成到Claude Desktop
按照指引将OmniLLM添加为外部工具。

使用案例

旅游目的地推荐当您计划一次冒险徒步旅行时,希望了解热门景点。
编程学习指南初学者想要知道如何快速入门编程。

常见问题

如何确保我的API密钥安全?
为什么有些模型无法正常工作?
是否支持自定义模型?

相关资源

OmniLLM GitHub仓库
获取最新版本和贡献代码。
用户手册
全面介绍OmniLLM的各项功能及使用方法。
技术博客
深入了解OmniLLM背后的设计理念和技术细节。
安装
复制以下命令到你的Client进行配置
{
  "mcpServers": {
    "omnillm": {
      "command": "python",
      "args": [
        "path/to/server.py"
      ],
      "env": {
        "PYTHONPATH": "path/to/omnillm-mcp"
      }
    }
  }
}
注意:您的密钥属于敏感信息,请勿与任何人分享。
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