JinDaGe - omnillm-mcp MCP Details

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🚀 OmniLLM: 多语言模型通用桥接器（Claude版）

OmniLLM 是一个 MCP 服务器，它能让 Claude 调用并整合其他大型语言模型（LLM），如 ChatGPT、Azure OpenAI 和 Google Gemini 的响应。通过提供统一的访问接口，OmniLLM 可以满足用户所有的 AI 需求。

🚀 快速开始

OmniLLM 允许 Claude 调用并整合其他大型语言模型的响应，为用户提供统一的访问接口。按照以下步骤，您可以快速使用 OmniLLM。

✨ 主要特性

查询 OpenAI 的 ChatGPT 模型
调用 Azure OpenAI 服务
获取 Google's Gemini 的响应
比较所有 LLM 模型的回复结果
查看已配置并可用的 LLM 服务列表

📦 安装指南

1. 先决条件

Python 3.10 或更高版本
Claude Desktop 应用程序
所需 LLM 服务的 API 密钥（如 ChatGPT、Azure OpenAI、Google Gemini）

2. 安装步骤

# 克隆或下载本仓库
git clone https://github.com/yourusername/omnillm-mcp.git
cd omnillm-mcp

# 创建虚拟环境
python -m venv venv
source venv/bin/activate  # Windows 系统请使用：venv\Scripts\activate

# 安装依赖项
pip install mcp[cli] httpx python-dotenv

3. 配置步骤

创建项目根目录下的 .env 文件，添加您的 API 密钥：

OPENAI_API_KEY=your_openai_key_here
AZURE_OPENAI_API_KEY=your_azure_key_here
AZURE_OPENAI_ENDPOINT=your_azure_endpoint_here
GOOGLE_API_KEY=your_google_api_key_here

您只需添加计划使用的 LLM 服务对应的密钥。

4. 集成到 Claude Desktop

打开 Claude Desktop 应用
进入设置 > 开发者 > 编辑配置
在 claude_desktop_config.json 文件中添加服务器信息：

{
  "mcpServers": {
    "omnillm": {
      "command": "python",
      "args": [
        "path/to/server.py"
      ],
      "env": {
        "PYTHONPATH": "path/to/omnillm-mcp"
      }
    }
  }
}

将 path/to/server.py 替换为您实际的 server.py 文件路径。 4. 保存配置文件并重启 Claude Desktop

💻 使用示例

基础用法

一旦连接到 Claude Desktop，您可以使用类似以下的语句：

- "如果想要一次冒险徒步旅行，推荐哪些最佳去处？请 ChatGPT 提供建议。"
- "学习编程的最佳方法是什么？请教 Gemini 得出意见。"
- "比较构建 Web 应用的不同框架，并同时获取 ChatGPT 和 Azure OpenAI 的输入。"

Claude 将自动识别何时需要使用多 LLM 代理工具来增强其响应。

📚 详细文档

可用功能

query_chatgpt - 使用自定义提示词查询 OpenAI 的 ChatGPT
query_azure_chatgpt - 调用 Azure OpenAI 的 ChatGPT 并提供提示词
query_gemini - 获取 Google's Gemini 的响应并指定提示词
query_all_llms - 查询所有可用 LLM 模型，返回全部结果
check_available_models - 查看哪些 LLM API 已正确配置

常见问题解决

确保 .env 文件中 API 密钥设置无误
检查 claude_desktop_config.json 中的路径是否正确
若出现连接问题，请确认网络配置和服务器状态

⚠️ 重要提示

如需更多帮助或遇到其他问题，请参考项目文档或联系支持团队。

omnillm-mcp