Llm Bridge MCP

🚀 LLM 橋接 MCP

LLM 橋接 MCP は、AI エージェントが統一インターフェースを通じて複数の大規模言語モデルとやり取りできるようにします。メッセージ制御プロトコル（MCP）を利用して、異なる LLM プロバイダーへのシームレスなアクセスを提供し、アプリケーション内でモデルを簡単に切り替えたり、複数のモデルを同時に使用したりできます。

🚀 クイックスタート

LLM 橋接 MCP は、AI エージェントが統一インターフェースを通じて複数の大規模言語モデルとやり取りできるようにします。メッセージ制御プロトコル（MCP）を利用して、異なる LLM プロバイダーへのシームレスなアクセスを提供し、アプリケーション内でモデルを簡単に切り替えたり、複数のモデルを同時に使用したりできます。

✨ 主な機能

• 複数の LLM プロバイダーへの統一インターフェースアクセス：
  • OpenAI（GPT モデル）
  • Anthropic（Claude モデル）
  • Google（Gemini モデル）
  • DeepSeek
  • ...
• Pydantic AI を使用した型安全と検証
• 温度や最大トークン数などのカスタムパラメーターのサポート
• 使用状況の追跡と指標の提供

💻 使用例

基本的な使用法

# サーバーが実装するツール
run_llm(
    prompt: str,
    model_name: KnownModelName = "openai:gpt-4o-mini",
    temperature: float = 0.7,
    max_tokens: int = 8192,
    system_prompt: str = "",
) -> LLMResponse

各パラメータの説明：

• prompt：LLM に送信するテキストプロンプト
• model_name：使用する具体的なモデル（デフォルト："openai:gpt-4o-mini"）
• temperature：ランダム性を制御（0.0 から 1.0）
• max_tokens：生成する最大トークン数
• system_prompt：モデルの動作をガイドするためのオプションのシステムプロンプト

📦 インストール

Smithery を使用したインストール

Smithery を通じて llm-bridge-mcp を自動インストールします。

npx -y @smithery/cli install @sjquant/llm-bridge-mcp --client claude

手動インストール

1. リポジトリをクローンします。

git clone https://github.com/yourusername/llm-bridge-mcp.git
cd llm-bridge-mcp

2. uv をインストールします（未インストールの場合）。

# macOS/Linux でのインストール
brew install uv

# Linux でのインストール
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

# Windows でのインストール
powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"

📚 ドキュメント

設定

ルートディレクトリに .env ファイルを作成し、API キーを追加します。

OPENAI_API_KEY=your_openai_api_key
ANTHROPIC_API_KEY=your_anthropic_api_key
GOOGLE_API_KEY=your_google_api_key
DEEPSEEK_API_KEY=your_deepseek_api_key

使用方法

Claude Desktop または Cursor との連携

Claude Desktop の設定ファイルまたは .cursor/mcp.json にサーバーエントリを追加します。

"mcpServers": {
  "llm-bridge": {
    "command": "uvx",
    "args": [
      "llm-bridge-mcp"
    ],
    "env": {
      "OPENAI_API_KEY": "your_openai_api_key",
      "ANTHROPIC_API_KEY": "your_anthropic_api_key",
    }
  }
}