LLM Bridge MCP

LLM Bridge MCP

LLM Bridge MCP permite a los agentes de IA interactuar con múltiples modelos de lenguaje grandes a través de una interfaz estandarizada. Aprovecha el Protocolo de Control de Mensajes (MCP) para proporcionar acceso sin interrupciones a diferentes proveedores de LLM, lo que facilita cambiar entre modelos o usar múltiples modelos en la misma aplicación.

Características

• Interfaz unificada para múltiples proveedores de LLM:
  • OpenAI (modelos GPT)
  • Anthropic (modelos Claude)
  • Google (modelos Gemini)
  • DeepSeek
  • ...
• Construido con Pydantic AI para seguridad de tipos y validación
• Soporta parámetros personalizables como temperatura y máximo de tokens
• Proporciona seguimiento de uso y métricas

Herramientas

El servidor implementa la siguiente herramienta:

run_llm(
    prompt: str,
    model_name: KnownModelName = "openai:gpt-4o-mini",
    temperature: float = 0.7,
    max_tokens: int = 8192,
    system_prompt: str = "",
) -> LLMResponse

• prompt: El mensaje de texto para enviar al LLM
• model_name: Modelo específico a usar (por defecto: "openai:gpt-4o-mini")
• temperature: Controla la aleatoriedad (0.0 a 1.0)
• max_tokens: Número máximo de tokens a generar
• system_prompt: Mensaje de sistema opcional para guiar el comportamiento del modelo

Instalación

Instalación mediante Smithery

Para instalar llm-bridge-mcp para Claude Desktop automáticamente mediante Smithery:

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

Instalación manual

1. Clona el repositorio:

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

2. Instala uv (si aún no está instalado):

# On macOS
brew install uv

# On Linux
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

# On Windows
powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"

Configuración

Crea un archivo .env en el directorio raíz con tus claves de API:

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

Uso

Uso con Claude Desktop o Cursor

Añade una entrada de servidor a tu archivo de configuración de Claude Desktop o .cursor/mcp.json:

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

Solución de problemas

Problemas comunes

1. Error "spawn uvx ENOENT"

Este error ocurre cuando el sistema no puede encontrar el ejecutable uvx en tu PATH. Para resolverlo:

Solución: Usa la ruta completa a uvx

Encuentra la ruta completa a tu ejecutable uvx:

# On macOS/Linux
which uvx

# On Windows
where.exe uvx

Luego actualiza la configuración de tu servidor MCP para usar la ruta completa:

"mcpServers": {
  "llm-bridge": {
    "command": "/full/path/to/uvx",  // Replace with your actual path
    "args": [
      "llm-bridge-mcp"
    ],
    "env": {
      // ... your environment variables
    }
  }
}

Licencia

Este proyecto está licenciado bajo la Licencia MIT - consulta el archivo LICENSE para más detalles.