README
🚀 MCP Research Router
MCP Research Router 是一个 MCP 聚合器和智能路由器,它能聚合多个 MCP 服务器,让你一次连接即可访问所有工具。还能通过 LLM 自动推荐最合适的工具,并且支持批量并行执行,性能提升 3 - 5 倍,有效解决多 MCP 服务器管理及工具调用难题。
🚀 快速开始
安装
npm install -g mcp-research-router
# 或直接运行
npx mcp-research-router
配置
推荐:使用环境变量 在 MCP 客户端中添加环境变量:
MCP_LLM_ENABLED=true
MCP_LLM_API_KEY=your-api-key-here
MCP_LLM_BASE_URL=https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4
MCP_LLM_MODEL=glm-4.7-flash
MCP_SERVER_URL=http://127.0.0.1:3000/mcp/your-group-id
连接到客户端
编辑配置文件(适用于 Claude Desktop、Cursor 等支持 MCP 的客户端):
- Claude Desktop:
- Windows:
%APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json - Mac:
~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
- Windows:
- Cursor:
- Windows:
%APPDATA%\Cursor\User\globalStorage\mcp_settings.json - Mac:
~/Library/Application Support/Cursor/User/globalStorage/mcp_settings.json
- Windows:
最小配置(仅连接服务):
{
"mcpServers": {
"mcp-research-router": {
"command": "npx",
"args": ["mcp-research-router"]
}
}
}
包含环境变量:
{
"mcpServers": {
"mcp-research-router": {
"command": "npx",
"args": ["mcp-research-router"],
"env": {
"MCP_LLM_ENABLED": "true",
"MCP_LLM_BASE_URL": "https://ark.cn-beijing.volces.com/api/coding/v3",
"MCP_LLM_API_KEY": "your-api-key-here",
"MCP_LLM_MODEL": "ark-code-latest",
"MCP_SERVER_ENABLED": "true",
"MCP_SERVER_URL": "http://your-server-url/mcp/endpoint",
"MCP_SERVER_NAME": "my-server",
"MCP_SERVER_HEADERS": "{\"Authorization\": \"Bearer your-token\"}"
}
}
}
}
✨ 主要特性
1. 统一管理多个 MCP 服务器
聚合多个 MCP 服务器,一次连接即可访问所有工具。无需在每个客户端中逐个添加。
2. 智能工具推荐
根据你的需求,通过 LLM 自动推荐最合适的工具。不用再翻阅长长的工具列表。
3. 批量并行执行
同时调用多个相关工具,性能提升 3 - 5 倍。适合需要综合多个工具结果的场景。
💻 使用示例
基础用法
获取工具列表
{
"name": "get_tool_list"
}
智能工具推荐
{
"name": "get_tool_list",
"arguments": {
"user_query": "搜索关于人工智能的最新新闻",
"max_tools": 3
}
}
系统会根据你的需求推荐最合适的工具。
批量执行工具
{
"name": "execute_tools",
"arguments": {
"tools": [
{
"tool_name": "server-name-metaso-metaso_web_search",
"arguments": {"q": "人工智能最新发展"}
}
]
}
}
📚 详细文档
配置说明
环境变量(推荐)
| 环境变量 | 说明 | 默认值 |
|---------|------|--------|
| MCP_LLM_ENABLED | 是否启用 LLM 推荐 | false |
| MCP_LLM_API_KEY | LLM API 密钥 | - |
| MCP_LLM_BASE_URL | LLM 基础 URL | https://api.siliconflow.cn/v1 |
| MCP_LLM_MODEL | LLM 模型名称 | Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct |
| MCP_LLM_TIMEOUT | LLM 调用超时时间(毫秒) | 90000 |
| MCP_SERVER_ENABLED | 是否启用 MCP 服务器 | false |
| MCP_SERVER_URL | MCP 服务器 URL | - |
| MCP_SERVER_NAME | MCP 服务器名称(工具名前缀) | default |
| MCP_SERVER_HEADERS | MCP 服务器请求头(JSON 格式) | {} |
| MCP_PROMPTS_PATH | 自定义提示词目录路径 | 包内 prompts 目录 |
| MCP_MAX_RECOMMENDATIONS | 最大推荐数 | 5 |
| MCP_MAX_ITERATIONS | 最大迭代次数 | 3 |
| MCP_MIN_CONFIDENCE | 最小置信度 | 0.7 |
MCP_SERVER_HEADERS 使用方法
需要填写 JSON 格式的字符串:
MCP_SERVER_HEADERS={"Authorization": "Bearer your-token"}
示例:
- Bearer Token 认证:
{"Authorization": "Bearer your-token"} - API Key 认证:
{"X-API-Key": "your-api-key"} - 多个请求头:
{"Authorization": "Bearer your-token", "X-Custom-Header": "value"}
配置文件方式
如果需要使用配置文件,编辑 config.json:
{
"subAgent": {
"enabled": true,
"type": "openai",
"baseUrl": "https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4",
"apiKey": "your-api-key-here",
"model": "glm-4.7-flash",
"timeout": 90000
},
"mcpServers": {
"enabled": true,
"servers": [
{
"name": "my-favorites",
"type": "streamable-http",
"url": "http://127.0.0.1:3000/mcp/your-group-id"
}
]
}
}
完整配置示例请参考 config.full.example.json。
提示词模式
系统支持多种提示词模式,你可以根据需求选择:
预定义模式
- tool_recommendation(默认):快速工具推荐
- deep_research:深度研究模式,适合复杂任务
自定义模式
在 prompts/ 文件夹中创建新文件夹:
prompts/
└── my_mode/
├── system.txt
└── user.txt
使用时传入 prompt_mode: "my_mode"。
详细说明请查看 prompts/README.md。
常见问题
Q: 如何配置 MCPHub 分组?
- 在 MCPHub 网页端创建分组
- 添加常用的 MCP 服务器到分组
- 复制分组 ID
- 配置环境变量:
MCP_SERVER_URL=http://127.0.0.1:3000/mcp/分组ID
⚠️ 不要把 MCP Research Router 自己添加到分组里,否则会无限套娃。
Q: 不配置 LLM 能使用吗?
可以,但功能受限:
- ✅ 可以获取工具列表
- ✅ 可以执行工具
- ❌ 无法使用智能推荐功能
开发
# 安装依赖
pnpm install
# 开发模式(支持热重载)
pnpm dev
# 构建
pnpm build
# 运行
pnpm start
📄 许可证
MIT
🔗 相关链接
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