MCP Research Router

🚀 MCP Research Router

MCP Research Router 是一個 MCP 聚合器和智能路由器，它能聚合多個 MCP 服務器，讓你一次連接即可訪問所有工具。還能通過 LLM 自動推薦最合適的工具，並且支持批量並行執行，性能提升 3 - 5 倍，有效解決多 MCP 服務器管理及工具調用難題。

🚀 快速開始

安裝

npm install -g mcp-research-router
# 或直接運行
npx mcp-research-router

配置

推薦：使用環境變量 在 MCP 客戶端中添加環境變量：

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

連接到客戶端

編輯配置文件（適用於 Claude Desktop、Cursor 等支持 MCP 的客戶端）：

• Claude Desktop:
  • Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json
  • Mac: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
• Cursor:
  • Windows: %APPDATA%\Cursor\User\globalStorage\mcp_settings.json
  • Mac: ~/Library/Application Support/Cursor/User/globalStorage/mcp_settings.json

最小配置（僅連接服務）：

{
  "mcpServers": {
    "mcp-research-router": {
      "command": "npx",
      "args": ["mcp-research-router"]
    }
  }
}

包含環境變量：

{
  "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. 統一管理多個 MCP 服務器

聚合多個 MCP 服務器，一次連接即可訪問所有工具。無需在每個客戶端中逐個添加。

2. 智能工具推薦

根據你的需求，通過 LLM 自動推薦最合適的工具。不用再翻閱長長的工具列表。

3. 批量並行執行

同時調用多個相關工具，性能提升 3 - 5 倍。適合需要綜合多個工具結果的場景。

💻 使用示例

基礎用法

獲取工具列表

{
  "name": "get_tool_list"
}

智能工具推薦

{
  "name": "get_tool_list",
  "arguments": {
    "user_query": "搜索關於人工智能的最新新聞",
    "max_tools": 3
  }
}

系統會根據你的需求推薦最合適的工具。

批量執行工具

{
  "name": "execute_tools",
  "arguments": {
    "tools": [
      {
        "tool_name": "server-name-metaso-metaso_web_search",
        "arguments": {"q": "人工智能最新發展"}
      }
    ]
  }
}

📚 詳細文檔

配置說明

環境變量（推薦）

MCP_SERVER_HEADERS 使用方法

需要填寫 JSON 格式的字符串：

MCP_SERVER_HEADERS={"Authorization": "Bearer your-token"}

示例：

• Bearer Token 認證：{"Authorization": "Bearer your-token"}
• API Key 認證：{"X-API-Key": "your-api-key"}
• 多個請求頭：{"Authorization": "Bearer your-token", "X-Custom-Header": "value"}

配置文件方式

如果需要使用配置文件，編輯 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"
      }
    ]
  }
}

完整配置示例請參考 config.full.example.json。

提示詞模式

系統支持多種提示詞模式，你可以根據需求選擇：

預定義模式

• tool_recommendation（默認）：快速工具推薦
• deep_research：深度研究模式，適合複雜任務

自定義模式

在 prompts/ 文件夾中創建新文件夾：

prompts/
└── my_mode/
    ├── system.txt
    └── user.txt

使用時傳入 prompt_mode: "my_mode"。 詳細說明請查看 prompts/README.md。

常見問題

Q: 如何配置 MCPHub 分組？

1. 在 MCPHub 網頁端創建分組
2. 添加常用的 MCP 服務器到分組
3. 複製分組 ID
4. 配置環境變量：MCP_SERVER_URL=http://127.0.0.1:3000/mcp/分組ID

⚠️ 不要把 MCP Research Router 自己添加到分組裡，否則會無限套娃。

Q: 不配置 LLM 能使用嗎？

可以，但功能受限：

• ✅ 可以獲取工具列表
• ✅ 可以執行工具
• ❌ 無法使用智能推薦功能

開發

# 安裝依賴
pnpm install

# 開發模式（支持熱重載）
pnpm dev

# 構建
pnpm build

# 運行
pnpm start

📄 許可證

MIT

🔗 相關鏈接

• GitHub 倉庫
• 安裝指南
• 部署文檔
• 更新日誌

🙏 讚賞

如果你覺得這個項目對你有幫助，歡迎通過微信讚賞支持我的開發工作：