面向企业的MCP服务器,支持多AI编排、动态令牌扩展、智能路由、高级模糊匹配以及全面的安全性。
Smart AI Bridge 是一个生产就绪的模型上下文协议(MCP)服务器,它可以在多个后端之间自动进行故障转移、智能路由和高级错误预防操作,以协调AI驱动的开发操作。
🎨 自带后端:系统附带了使用本地LM Studio和NVIDIA云API的示例配置,但支持任何AI提供商 - OpenAI、Anthropic、Azure OpenAI、AWS Bedrock、自定义API或通过Ollama/vLLM等本地模型。参见EXTENDING.md以获取集成指南。
🏆 生产就绪:100%测试覆盖率,企业级可靠性,MIT许可
/v1/models端点查询实际模型max_model_len/v1/models响应包含实际LLM模型名称validateEndpoint()检查内容,而不仅仅是HTTP状态码灵活的4后端系统预配置了1个本地 + 3个云后端,以实现最大的开发效率。该架构是完全可扩展的 - 请参阅EXTENDING.md以了解如何添加额外的后端。
系统附带了4个专用后端(可通过EXTENDING.md扩展):
task_type: 'coding'🎨 示例配置:默认设置使用LM Studio(本地)+ NVIDIA API(云),但您可以配置任何提供商。参见EXTENDING.md以获取逐步集成OpenAI、Anthropic、Azure、AWS或自定义API的说明。
先进的内容分析结合经验学习:
// 智能路由决策树
if (prompt.length > 50,000) → 本地后端(无限容量)
else if (检测到数学/分析模式) → 云后端2(分析专家)
else if (检测到编码模式) → 云后端1(编码专家)
else → 默认为云后端1(最高优先级)
模式识别:
function|class|debug|implement|javascript|python|api|optimizeanalyze|calculate|statistics|balance|metrics|research|strategycd .
npm install
npm test
生产多后端配置:
{
"mcpServers": {
"smart-ai-bridge": {
"command": "node",
"args": ["smart-ai-bridge.js"],
"cwd": ".",
"env": {
"LOCAL_MODEL_ENDPOINT": "http://localhost:1234/v1",
"CLOUD_API_KEY_1": "your-cloud-api-key-1",
"CLOUD_API_KEY_2": "your-cloud-api-key-2",
"CLOUD_API_KEY_3": "your-cloud-api-key-3"
}
}
}
}
注意:示例配置使用LM Studio作为本地端点和NVIDIA API作为云后端,但您可以配置任何提供商(OpenAI、Anthropic、Azure、AWS Bedrock等)。LOCAL_MODEL_ENDPOINT应指向您的本地模型服务器(localhost、127.0.0.1或WSL2/远程IP)。
edit_file工具革命性的文件编辑,具有智能错误预防和自动校正功能。
新功能:
严格(精确)、宽松(模糊)、干运行(仅验证)示例:
@edit_file({
file_path: "/src/user.js",
validation_mode: "宽松", // 启用模糊匹配
fuzzy_threshold: 0.8, // 要求80%相似度
suggest_alternatives: true, // 获取有用的建议
edits: [
{
find: "const userName = 'alice'", // 即使有小错误也能匹配
replace: "const userName = 'bob'",
description: "使用智能匹配更新用户名"
}
]
})
read工具高级文件读取,具有编辑操作的飞行前验证能力。
新功能:
基础、模糊、全面示例:
@read({
file_paths: ["/src/user.js"],
verify_texts: [
"function processUserData",
"const userName = 'alice'",
"return userData.score"
],
verification_mode: "模糊", // 智能模式匹配
fuzzy_threshold: 0.8
})
query_deepseek - 智能多后端路由革命性的AI查询系统,根据任务专长自动选择后端。
特点:
示例:
@query_deepseek(
prompt="实现一个完整的游戏库存系统,包括拖放、物品堆叠和持久性",
task_type="coding", // 自动路由到Qwen 3 Coder
context="使用React和Node.js构建RPG游戏"
)
route_to_endpoint - 直接端点控制强制查询特定AI端点以进行比较或专门任务。
示例:
@route_to_endpoint(
endpoint="cloud_backend_1", // 或"cloud_backend_2","local_backend"
prompt="优化这个React组件的性能"
)
compare_endpoints - 多AI比较在同一查询上运行多个端点以比较响应和能力。
示例:
@compare_endpoints(
prompt="设计一个RPG的角色进步系统",
endpoints=["cloud_backend_1", "cloud_backend_2", "local_backend"]
)
check_deepseek_status - 多后端健康检查监控所有已配置AI后端的状态和能力。
示例:
@check_deepseek_status()
// 返回:所有后端的状态、路由统计、性能指标
analyze_files - 闪电般快速的文件分析企业级文件分析,具有并发处理、安全验证和智能内容传输。
特点:
示例:
@analyze_files(
files=["src/**/*.js", "config/*.json"],
analysis_type="安全审核",
output_format="详细"
)
youtu_agent_analyze_files - 大型文件分块系统高级分块系统,用于处理>32KB的文件并保持语义边界。
特点:
示例:
@youtu_agent_analyze_files(
files=["large_codebase/**/*.js"],
chunk_strategy="语义",
preserve_boundaries=true
)
coding:一般编程、实现、开发debugging:错误修复、错误解决、故障排除refactoring:代码优化、重构、清理game_dev:游戏开发、Unity/Unreal脚本、游戏逻辑analysis:代码审查、技术分析、研究math:数学计算、统计、算法architecture:系统设计、规划、战略决策balance:游戏平衡、进度系统、指标分析unlimited:大文件处理、大量文档云后端1(编码)优势:
云后端2(分析)优势:
本地后端优势:
系统预配置了4个后端(可通过EXTENDING.md扩展):
http://localhost:1234/v1(根据您的本地模型服务器配置)0.0.0.0:1234(而不是127.0.0.1以支持WSL2)