Ultra MCP

🚀 Ultra MCP

Ultra MCP 是一个模型上下文协议（MCP）服务器，它通过单一的 MCP 接口接入 OpenAI 和 Gemini 等 AI 模型，供 Claude Code 和 Cursor 使用。

🚀 快速开始

安装

# 通过 npm 全局安装
npm install -g ultra-mcp

# 或者直接使用 npx 运行
npx -y ultra-mcp config

配置

通过交互式方式设置 API 密钥：

npx -y ultra-mcp config

此命令将：

1. 显示当前配置状态。
2. 允许你设置或更新 OpenAI、Google Gemini 和 Azure 的 API 密钥。
3. 将配置安全地存储在你的系统中。
4. 在服务器启动时自动加载 API 密钥。

运行服务器

# 运行 MCP 服务器
npx -y ultra

# 或者在本地构建后运行
npm run build
node dist/cli.js

✨ 主要特性

• 🤖 多模型支持：集成 OpenAI（O3）、Google Gemini（2.5 Pro）和 Azure AI 模型。
• 🔌 MCP 协议：采用标准的模型上下文协议接口。
• 🧠 深度推理工具：可使用 O3 模型解决复杂问题。
• 🔍 调查与研究：内置工具可进行全面的调查和研究。
• 🌐 谷歌搜索集成：Gemini 2.5 Pro 支持实时网络搜索。
• ⚡ 实时流式传输：通过 Vercel AI SDK 实现模型实时响应。
• 🔧 零配置：交互式设置，提供智能默认值。
• 🔑 安全配置：使用 conf 库进行本地 API 密钥存储。
• 🧪 TypeScript 支持：提供完整的类型安全和现代开发体验。

📦 安装指南

全局安装

npm install -g ultra-mcp

直接运行

npx -y ultra-mcp config

💻 使用示例

基础用法

// 在支持 MCP 的 Claude Code 或 Cursor 中
await use_mcp_tool("ultra-mcp", "deep-reasoning", {
  provider: "openai",
  prompt: "Design a distributed caching system for microservices",
  reasoningEffort: "high"
});

📚 详细文档

CLI 命令

Ultra MCP 提供了多个强大的命令：

config - 交互式配置

npx -y ultra-mcp config

通过友好的菜单系统交互式配置 API 密钥。

dashboard - 网页仪表盘

npx -y ultra-mcp dashboard

# 自定义端口
npx -y ultra-mcp dashboard --port 4000

# 开发模式
npx -y ultra-mcp dashboard --dev

启动网页仪表盘，查看使用统计信息、管理配置和监控 AI 成本。

install - 为 Claude Code 安装

npx -y ultra-mcp install

自动将 Ultra MCP 作为 MCP 服务器安装到 Claude Code 中。

doctor - 健康检查

npx -y ultra-mcp doctor

# 测试与供应商的连接
npx -y ultra-mcp doctor --test

检查安装健康状况并测试 API 连接。

chat - 交互式聊天

npx -y ultra-mcp chat

# 指定模型和供应商
npx -y ultra-mcp chat -m o3-mini -p openai

在命令行中与 AI 模型进行交互式聊天。

数据库命令

db:show - 显示数据库信息

npx -y ultra-mcp db:show

显示数据库文件位置和基本统计信息。

db:stats - 使用统计信息

npx -y ultra-mcp db:stats

显示过去 30 天的详细使用统计信息，包括各供应商的成本。

db:view - 数据库查看器

npx -y ultra-mcp db:view

启动 Drizzle Studio 以交互式方式探索使用数据库。

与 Claude Code 集成

自动安装（推荐）

# 为 Claude Code 安装 Ultra MCP
npx -y ultra-mcp install

此命令将：

• 检测 Claude Code 安装情况。
• 将 Ultra MCP 添加为 MCP 服务器。
• 为用户或项目范围进行配置。
• 验证 API 密钥配置。

手动安装

在你的 Claude Code 设置中添加：

{
  "mcpServers": {
    "ultra-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "ultra"]
    }
  }
}

与 Cursor 集成

首先配置你的 API 密钥：

npx -y ultra-mcp config

然后在你的 Cursor MCP 设置中添加：

{
  "mcpServers": {
    "ultra-mcp": {
      "command": "npx", 
      "args": ["-y", "ultra"]
    }
  }
}

Ultra MCP 将自动使用你通过 config 命令配置的 API 密钥。

MCP 工具

Ultra MCP 提供了可通过 Claude Code 和 Cursor 访问的强大 AI 工具：

🧠 深度推理 (deep-reasoning)

利用先进的 AI 模型进行复杂问题解决和分析。

• 默认设置：OpenAI/Azure 使用 O3-mini，Google 使用带谷歌搜索的 Gemini 2.5 Pro。
• 用例：复杂算法、架构决策、深度分析。

🔍 调查 (investigate)

对主题进行全面调查，可配置调查深度级别。

• 深度级别：浅、中、深。
• 谷歌搜索：Gemini 默认启用。
• 用例：研究主题、探索概念、收集见解。

📚 研究 (research)

进行全面研究，支持多种输出格式。

• 输出格式：摘要、详细、学术。
• 用例：文献综述、技术比较、文档编写。

📋 列出模型 (list-ai-models)

查看所有可用的 AI 模型及其配置状态。

🔧 技术细节

开发

# 克隆仓库
git clone https://github.com/RealMikeChong/ultra-mcp
cd ultra-mcp

# 安装依赖
npm install

# 构建 TypeScript
npm run build

# 运行测试
npm test

# 开发模式并监听文件变化
npm run dev

# 使用 MCP 检查器进行测试
npx @modelcontextprotocol/inspector node dist/cli.js

架构

Ultra MCP 充当多个 AI 模型供应商和 MCP 客户端之间的桥梁：

1. MCP 协议层：实现用于 Claude Code/Cursor 通信的模型上下文协议。
2. 模型供应商：通过 Vercel AI SDK 集成 OpenAI、Google（Gemini）和 Azure AI。
3. 统一接口：通过单一的 MCP 接口访问多个 AI 模型。
4. 配置管理：安全的本地存储，带有模式验证。

关键组件

• src/cli.ts - 使用 commander 的 CLI 入口点。
• src/server.ts - MCP 服务器实现。
• src/config/ - 带有模式验证的配置管理。
• src/handlers/ - MCP 协议处理程序。
• src/providers/ - 模型供应商实现。
• src/utils/ - 用于流式传输和错误处理的共享实用工具。

配置存储

Ultra MCP 将配置存储在系统的默认配置目录中：

• macOS：~/Library/Preferences/ultra-mcp-nodejs/
• Linux：~/.config/ultra-mcp/
• Windows：%APPDATA%\ultra-mcp-nodejs\

环境变量

你也可以通过环境变量设置 API 密钥：

• OPENAI_API_KEY
• GOOGLE_API_KEY
• AZURE_API_KEY
• AZURE_ENDPOINT 注意：配置文件优先于环境变量。

📄 许可证

本项目采用 MIT 许可证，详情请参阅 LICENSE 文件。

致谢

• Google 提供的 Agent2Agent (A2A) 协议，启发了代理互操作性。
• BeehiveInnovations 的 Zen MCP，展示了 AI 模型编排。
• Anthropic 的 模型上下文协议。
• Vercel 出色的 AI SDK。

关于作者

👋 Mike Chong - 通过 AI 构建工具以放大人类潜力。

作为 GitHub Copilot 最早的 用户 之一（由前 GitHub 首席执行官 Nat Friedman 亲自邀请），我亲眼见证了 AI 辅助开发如何改变我们构建软件的方式。我曾是 Outlook iOS/Android 的工程师，这段经历让我明白创建真正改善人们日常生活的工具的重要性。

Ultra MCP 代表了我将最佳 AI 模型普及化的愿景，通过统一、简单的接口让每个开发者都能使用最先进的 AI 功能。我相信，消除开发者与 AI 模型之间的障碍，我们可以加速创新，为每个人创造更美好的世界。

“未来属于那些能够无缝融合人类创造力和 AI 能力的人。”

Ultra MCP 与 Zen MCP Server 的区别

虽然两个项目都旨在增强 AI 开发工作流程，但 Ultra MCP 具有独特的优势：

1. 采用 TypeScript 编写 - 与基于 Python 的替代方案相比，具有完整的类型安全、更好的 IDE 支持和更易于维护的代码库。
2. 内置使用分析 - 由 libsql 驱动的轻量级 SQLite 数据库，用于自动跟踪 LLM 使用情况和监控成本。在我看来，不知道使用成本就使用 AI 可不是什么好事。

这些特性使 Ultra MCP 特别适合那些希望拥有强大工具并能内置成本可见性以负责任地使用 AI 的开发者。

链接

• 模型上下文协议
• Agent2Agent 协议
• Zen MCP Server
• Claude Code
• Cursor IDE