OpenRouter MCP 服务器发布

The OpenRouter MCP Server

你的编程智能体在写代码方面表现出色。

但到了为特定任务挑选合适模型的时候——比如说，在不至于一天就烧光整月预算的前提下进行编程，或者为设计落地页挑选最佳模型——它就显得力不从心了。

你的智能体可以对“最佳”模型做出大致猜测，但它只是基于已经过时数月的训练数据在猜，既不知道模型的价格，也不知道它在某项特定任务上的表现如何，更不知道该把它固定到哪个提供商，等等。

这一切到此为止。

今天，我们非常激动地宣布 OpenRouter MCP 正式发布。

OpenRouter MCP 服务器直接提供实时模型数据、基准排名、定价、文档以及测试推理，帮助你和你的智能体就使用哪个最佳模型做出正确决策。一条命令即可安装，你常用的智能体就能借助 Artificial Analysis、Design Arena 以及 OpenRouter 自家模型排行榜的最新数据，回答“哪个模型最擅长编程又不会让我破产”。提示：答案是 GLM-5.2。

一条命令即可安装

Claude Code：

claude mcp add --transport http openrouter https://mcp.openrouter.ai/mcp
claude mcp openrouter

Codex CLI：

codex mcp add openrouter --url https://mcp.openrouter.ai/mcp
codex mcp openrouter

Cursor：添加到 ~/.cursor/mcp.json：

{
  "mcpServers": {
    "openrouter": { "url": "https://mcp.openrouter.ai/mcp" }
  }
}

Claude Desktop / Web：OpenRouter 不在 Claude 的连接器目录中，所以需要自行添加：Settings > Connectors > Customize > Connectors，点击 + > Add custom connector，输入名称 OpenRouter MCP 和 Remote MCP 服务器 URL https://mcp.openrouter.ai/mcp，点击 Add，然后打开该连接器并点击 Connect 以运行 OAuth 流程。

有些组织不允许添加自定义连接器，因此并非所有人都能看到此选项。如果遇到这种情况，请联系你的管理员。

有关 OAuth 登录及所有受支持的客户端，请参阅连接指南。

无需切换标签页即可选对模型

你正在构建一个需要结构化 JSON 输出的功能，并且想要一个速度快、成本低、而且在这方面确实表现出色的模型。通常你会打开 OpenRouter 网站，浏览模型列表，对比基准测试，查看定价，也许还会在 playground 里跑几个测试提示词。在你写下第一行集成代码之前，这已经是 15 分钟的上下文切换了。

连接 MCP 服务器后，你可以在编码智能体中完成这一切：

You: "I need a model for structured JSON extraction from legal documents.
     Fast, under $1/M input tokens, good at following schemas."

Agent: [calls list-models with filters] → [calls list-benchmarks] → [calls list-model-endpoints]

Agent: "google/gemini-3-flash-preview fits well: $0.10/M input,
       138k context, strong structured output support. Here's the
       endpoint with the lowest latency..."

该智能体会从实时模型目录中拉取数据，交叉比对 Artificial Analysis 智能评分与 Design Arena ELO 排名，并核查各提供商的定价与延迟。推荐结果完全基于当前数据，而非模型上次训练时——也就是 6 个月前——所成立的一切。

提交前先测试

send-message 让你的智能体向任意模型发送测试提示词，并查看响应、成本以及由哪个提供商提供服务。你的智能体可以并排比较各模型的回答：

You: "Compare how Claude Opus 4.8, GPT-5.5, and DeepSeek V4 Pro
     handle this structured extraction prompt."

Agent: [sends the same prompt to all three via send-message]
       [calls get-generation for each to get cost breakdowns]

Agent: "All three produced valid JSON. Opus 4.8 nailed the edge
       case in row 12. GPT-5.5 was 40% cheaper. DeepSeek V4 Pro
       was fastest at 180ms TTFB."

模型 slug 支持后缀：:online 用于网页搜索，:nitro 用于速度，:floor 用于最低价格，:free 用于免费端点。你的智能体可以跨各种变体进行测试，而无需你记住这些语法。

无需离开编辑器即可搜索文档

你的智能体拥有 search-docs，可对 OpenRouter 文档执行全文搜索。“如何将模型固定到特定提供商？”“工具调用的格式是什么？”“提示词缓存如何工作？”你的智能体找到答案并加以应用，全都在一个流程中完成。

这正是 MCP 服务器作为开发助手的价值所在。你的智能体可以查找它所需的确切 API 参数，核对正确的请求格式，并将其接入你的代码，而无需你自己去查找和阅读文档页面。

一个专用的、设有上限的密钥

服务器是远程的（本地不安装任何东西），首次登录会运行 OAuth 流程，生成一个专用 API key，有效期为 7 天，消费上限为 $10（可在授权页面修改）。它独立于你的其他 key，并会显示在你的 keys 仪表盘中。你可以随时撤销它。

有关在 OpenCode、Claude Desktop 以及所有其他受支持客户端中的设置，请参阅连接指南。

工具箱里有什么

工具	它的功能
`list-models`	搜索实时模型目录，支持多种筛选条件：价格区间、上下文长度、模态、提供商、模型系列等
`get-model`	单个模型的完整详情：能力、定价、上下文窗口、支持的参数
`list-model-endpoints`	按提供商细分：价格、延迟、吞吐量、数据政策
`list-benchmarks`	来自 Artificial Analysis 和 Design Arena 的第三方质量评分
`list-daily-model-rankings`	哪些模型按 token 用量计算使用最多、最热门
`send-message`	向任意模型发送测试提示词，获取响应和费用
`get-generation`	某次具体生成的成本、token 数量和提供服务的供应商
`search-docs`	在 OpenRouter 文档中进行全文搜索
`get-credits`	你的账户剩余额度
`list-providers`	可用于路由偏好的供应商
`list-app-rankings`	按类别划分，哪些应用为 OpenRouter 带来了最多流量

除 send-message 外，所有工具均为只读查询。send-message 会使用你的 MCP 密钥余额发起一次计费推理调用。

常见问题

这会取代 OpenRouter API 吗？

不会。MCP server 是你编码智能体的开发助手。它会拉取 OpenRouter 的实时数据，并能发送测试消息，让你的智能体在你构建过程中做出有依据的决策。你的应用仍应直接调用 OpenRouter API。

认证是如何工作的？

你的 MCP 客户端会触发一个 OAuth 流程，在你的浏览器中打开 OpenRouter 授权页面。你批准一个专用的 API key，有效期为 7 天，消费上限为 $10。该 key 与你的其他 key 相互独立，可随时从你的仪表盘断开连接。

我的源代码会被发送到任何地方吗？

不会。这些工具是针对 OpenRouter API 的只读查询。唯一的例外是 send-message，它会把显式传入的消息发送给模型。除非你在 send-message 调用中包含源代码，否则不会有任何源代码离开你的机器。

立即试用：连接你的智能体，然后问“最适合我的用例的模型是哪个？”