mcp-research-router
v1.0.14TypeScript
MCP Research Router - Intelligent tool selection and parallel execution for research tasks
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Published by SpiritHerb
npm install mcp-research-routerMCP Research Router
📖 引言
你是否遇到过这些问题？
- 有多个 MCP 服务器，每次都要逐个添加到客户端，很麻烦？
- 工具太多，不知道该用哪个？
- 需要同时调用多个工具，但只能一个一个来？
MCP Research Router 就是为你准备的。
它是一个 MCP 聚合器和智能路由器，帮你：
- ✅ 一次连接，访问所有 MCP 服务器
- ✅ 自动推荐最适合的工具
- ✅ 批量并行执行，性能提升 3-5 倍
🎯 这个工具适合你吗？
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- 有多个 MCP 服务器需要统一管理
- 工具数量多，不知道该用哪个
- 需要批量调用多个工具
- 想通过 LLM 智能推荐工具
$3
- 只有一个 MCP 服务器
- 工具数量少，能直接选择
- 不需要智能推荐功能
如果你的客户端已经支持添加多个 MCP，并且你只有少量工具，那么你不需要这个工具。
⚡ 特点
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聚合多个 MCP 服务器，一次连接即可访问所有工具。无需在每个客户端中逐个添加。
$3
根据你的需求，通过 LLM 自动推荐最合适的工具。不用再翻阅长长的工具列表。
$3
同时调用多个相关工具，性能提升 3-5 倍。适合需要综合多个工具结果的场景。
🚀 快速开始
$3
``bash`
npm install -g mcp-research-router或直接运行
npx mcp-research-router
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推荐：使用环境变量
在 MCP 客户端中添加环境变量：
`
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
$3
编辑配置文件（适用于 Claude Desktop、Cursor 等支持 MCP 的客户端）：
- Claude Desktop:
- Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json
- Mac:
- Cursor:
- Windows:
- Mac:
最小配置（仅连接服务）：
`json`
{
"mcpServers": {
"mcp-research-router": {
"command": "npx",
"args": ["mcp-research-router"]
}
}
}
包含环境变量：
`json`
{
"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\"}"
}
}
}
}
📖 使用方法
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`json`
{
"name": "get_tool_list"
}
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`json`
{
"name": "get_tool_list",
"arguments": {
"user_query": "搜索关于人工智能的最新新闻",
"max_tools": 3
}
}
系统会根据你的需求推荐最合适的工具。
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`json`
{
"name": "execute_tools",
"arguments": {
"tools": [
{
"tool_name": "server-name-metaso-metaso_web_search",
"arguments": {"q": "人工智能最新发展"}
}
]
}
}
⚙️ 配置说明
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| 环境变量 | 说明 | 默认值 |
|---------|------|--------|
| MCP_LLM_ENABLED | 是否启用 LLM 推荐 | false |MCP_LLM_API_KEY
| | LLM API 密钥 | - |MCP_LLM_BASE_URL
| | LLM 基础 URL | https://api.siliconflow.cn/v1 |MCP_LLM_MODEL
| | LLM 模型名称 | Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct |MCP_LLM_TIMEOUT
| | LLM 调用超时时间（毫秒） | 90000 |MCP_SERVER_ENABLED
| | 是否启用 MCP 服务器 | false |MCP_SERVER_URL
| | MCP 服务器 URL | - |MCP_SERVER_NAME
| | MCP 服务器名称（工具名前缀） | default |MCP_SERVER_HEADERS
| | MCP 服务器请求头（JSON 格式） | {} |MCP_PROMPTS_PATH
| | 自定义提示词目录路径 | 包内 prompts 目录 |MCP_MAX_RECOMMENDATIONS
| | 最大推荐数 | 5 |MCP_MAX_ITERATIONS
| | 最大迭代次数 | 3 |MCP_MIN_CONFIDENCE
| | 最小置信度 | 0.7 |
$3
需要填写 JSON 格式的字符串：
`
MCP_SERVER_HEADERS={"Authorization": "Bearer your-token"}
示例：
- Bearer Token 认证：{"Authorization": "Bearer your-token"}
- API Key 认证：
- 多个请求头：
$3
如果需要使用配置文件，编辑 config.json：
`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"
}
]
}
}
完整配置示例请参考 config.full.example.json。
🎨 提示词模式
系统支持多种提示词模式，你可以根据需求选择：
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- tool_recommendation（默认）：快速工具推荐
- deep_research：深度研究模式，适合复杂任务
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在 prompts/ 文件夹中创建新文件夹：
`
prompts/
└── my_mode/
├── system.txt
└── user.txt
使用时传入 prompt_mode: "my_mode"。
详细说明请查看 prompts/README.md。
❓ 常见问题
$3
1. 在 MCPHub 网页端创建分组
2. 添加常用的 MCP 服务器到分组
3. 复制分组 ID
4. 配置环境变量：MCP_SERVER_URL=http://127.0.0.1:3000/mcp/分组ID
⚠️ 不要把 MCP Research Router 自己添加到分组里，否则会无限套娃。
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可以，但功能受限：
- ✅ 可以获取工具列表
- ✅ 可以执行工具
- ❌ 无法使用智能推荐功能
🛠️ 开发
`bash安装依赖
pnpm install
开发模式（支持热重载）
pnpm dev
构建
pnpm build
运行
pnpm start
``
📄 许可证
MIT
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