Omnillm MCP

🚀 OmniLLM: 多言語モデル汎用ブリッジ（Claude版）

OmniLLMはMCPサーバーで、ClaudeがChatGPT、Azure OpenAI、Google Geminiなどの他の大規模言語モデル（LLM）の応答を呼び出して統合し、すべてのAIニーズを満たすための統一されたアクセスインターフェースを提供します。

✨ 主な機能

• OpenAIのChatGPTモデルをクエリする
• Azure OpenAIサービスを呼び出す
• Google's Geminiの応答を取得する
• すべてのLLMモデルの応答結果を比較する
• 構成済みで利用可能なLLMサービスのリストを表示する

📦 インストール

1. 前提条件

• Python 3.10以上
• Claude Desktopアプリケーション
• 必要なLLMサービスのAPIキー（ChatGPT、Azure OpenAI、Google Geminiなど）

2. インストール手順

# このリポジトリをクローンまたはダウンロードする
git clone https://github.com/yourusername/omnillm-mcp.git
cd omnillm-mcp

# 仮想環境を作成する
python -m venv venv
source venv/bin/activate  # Windowsシステムの場合は：venv\Scripts\activate

# 依存関係をインストールする
pip install mcp[cli] httpx python-dotenv

3. 設定手順

プロジェクトの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_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

使用する予定のLLMサービスに対応するキーのみを追加すればOKです。

4. Claude Desktopへの統合

1. Claude Desktopアプリを開く
2. 設定 > 開発者 > 設定の編集に移動する
3. claude_desktop_config.json ファイルにサーバー情報を追加する

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

path/to/server.py を実際のserver.pyファイルのパスに置き換えてください。 4. 設定ファイルを保存し、Claude Desktopを再起動する

💻 使用例

Claude Desktopに接続したら、以下のような文を使用できます。

• "一度の冒険的なハイキングに最適な場所を教えてください。ChatGPTにアドバイスを求めます。"
• "プログラミングを学ぶ最善の方法は何ですか？Geminiに意見を求めます。"
• "Webアプリを構築するさまざまなフレームワークを比較し、ChatGPTとAzure OpenAIの入力を同時に取得します。" Claudeは、多LLMエージェントツールを使用する必要があるタイミングを自動的に認識し、応答を強化します。

📚 ドキュメント

1. query_chatgpt - カスタムプロンプトでOpenAIのChatGPTをクエリする
2. query_azure_chatgpt - Azure OpenAIのChatGPTを呼び出し、プロンプトを提供する
3. query_gemini - Google's Geminiの応答を取得し、プロンプトを指定する
4. query_all_llms - すべての利用可能なLLMモデルをクエリし、すべての結果を返す
5. check_available_models - どのLLM APIが正しく構成されているかを確認する

🔧 技術詳細

• .env ファイルのAPIキー設定が正しいことを確認する
• claude_desktop_config.jsonのパスが正しいことを確認する
• 接続問題が発生した場合は、ネットワーク設定とサーバーの状態を確認する

⚠️ 重要提示

さらにヘルプが必要な場合や他の問題が発生した場合は、プロジェクトドキュメントを参照するか、サポートチームに連絡してください。