MCP代码API-多供应商代码生成服务器

![CI](https://github.com/cecil-the-coder/mcp-code-api/actions/workflows/ci.yml) ![Release](https://github.com/cecil-the-coder/mcp-code-api/actions/workflows/release.yml) ](https://golang.org) ![License](LICENSE) ](https://github.com/cecil-the-coder/mcp-code-api/releases/latest)

高性能 模型上下文协议（MCP）服务器 支持多个AI提供商（Cerebras、OpenRouter、OpenAI、Anthropic、Gemini等）。专为 使用Claude Code、Cline或Cursor进行规划 同时利用Cerebras等快速提供商进行代码生成，以最大限度地提高速度并避免API限制。

🚀 为什么去？

Go实现相较于Node.js版本具有显著的优势：

性能提高10倍 用于大型代码生成任务
单二进制部署 -不需要Node.js运行时
更低的内存占用 更好地利用资源
跨平台编译 便于部署
类型安全性 更好的错误处理
并发处理 用于处理多个请求

✨ 特性

🎯 智能API路由 Cerebras和OpenRouter之间自动回退
🔧 单一“写入”工具 适用于所有代码操作（创建、编辑、生成）
🎨 增强的视觉差异 带有表情符号指示符号(✅ 添加，❌ 移除，🔍 更改）
🔄 自动指令系统 强制正确使用MCP工具
📁 上下文感知处理 支持多文件
💻 多IDE支持 -克劳德代码、游标、Cline、VS代码
⚙️ 交互式配置向导 便于设置
📝 综合录井 具有调试支持

📋 系统要求

转到1.21+ （从源头建设）
脑API密钥 （主要）或 OpenRouter API密钥 （回退）
支持的IDE：克劳德代码、游标、Cline或VS代码

🚀 快速开始

选项1：从二进制文件安装（推荐）

# Download the latest release for your platform
curl -L https://github.com/cecil-the-coder/mcp-code-api/releases/latest/download/mcp-code-api-$(uname -s)-$(uname -m) -o mcp-code-api

# Make it executable
chmod +x mcp-code-api

# Move to your PATH
sudo mv mcp-code-api /usr/local/bin/

选项2：从源代码构建

# Clone the repository
git clone https://github.com/cecil-the-coder/mcp-code-api.git
cd mcp-code-api

# Build the binary
make build

# Install to system PATH
make install

📱 配置

1.运行配置向导

mcp-code-api config

向导将指导您完成以下操作：

为Cerebras和/或OpenRouter设置API密钥
配置首选IDE
测试API连接
正在生成配置文件

2.设置API密钥（可选手动设置）

# Cerebras API (Primary)
export CEREBRAS_API_KEY="your_cerebras_api_key"

# OpenRouter API (Optional Fallback)
export OPENROUTER_API_KEY="your_openrouter_api_key"

# Set model preferences (optional)
export CEREBRAS_MODEL="zai-glm-4.6"
export OPENROUTER_MODEL="qwen/qwen3-coder"

3.启动MCP服务器

mcp-code-api server

💻 IDE集成

克劳德代码

配置向导会自动设置Claude代码。配置后：

重新启动Claude代码
这 write 工具将出现在您的工具列表中
将其用于所有代码操作

光标

运行配置向导
将生成的规则复制到Cursor→ 设置→ 开发者→ 用户规则
重新启动游标

克莱恩

运行配置向导
重新启动Cline
这 write 工具将可用

VS Code

为VS Code安装MCP扩展
运行配置向导
重新启动VS代码
这 write 工具将通过MCP提供

🔧 用法

MCP工具提供了一个 write 处理所有代码操作的工具：

基本用法

# In your IDE, use natural language:

"Create a REST API with Express.js that handles user authentication"

"Add input validation to the login function in auth.js"

"Generate a Python script that processes CSV files and outputs to JSON"

上下文文件的高级用法

"Refactor the database connection in models.js using the pattern from utils.js"

# The tool will automatically read context files:
# - models.js (existing file to modify)
# - utils.js (context for patterns)

参数

这 write 工具接受：

文件路径 （必需）：目标文件的绝对路径
提示（必填）：创建/修改内容的详细说明
上下文文件 （可选）：上下文的文件路径数组

🎨 视觉差异

Go实现通过以下方式增强了视觉差异：

✅ 绿色指示灯 对于新线路
❌ 红色指示灯 对于已删除的线路
🔍 更改指标 对于修改后的内容
📊 汇总统计 （添加、删除、修改）
📁 完整文件路径 为清晰起见

🔒 自动指令系统

Go实现包括一个增强的自动指令系统，该系统：

自动强制使用MCP工具
防止直接编辑文件
为AI模型提供清晰的说明
确保所有IDE的行为一致

🏗️ 发展

建筑

# Build for current platform
make build

# Build for Linux (cross-compile)
make linux

# Build all platforms
make release

测试

# Run tests
make test

# Run tests with coverage
make coverage

代码质量

# Format code
make format

# Run linter
make lint

码头工人

# Build Docker image
make docker-build

# Run Docker container
make docker-run

📁 项目结构

mcp-code-api/
├── 📄 go.mod              # Go module definition
├── 📄 main.go              # Entry point
├── 📁 cmd/                 # CLI commands
│   ├── 📜 root.go          # Root command
│   ├── 📜 server.go        # Server command
│   └── 📜 config.go        # Configuration command
├── 📁 internal/            # Internal packages
│   ├── 📁 api/             # API integrations
│   │   ├── 📜 router.go    # API router
│   │   ├── 📜 cerebras.go  # Cerebras client
│   │   └── 📜 openrouter.go # OpenRouter client
│   ├── 📁 config/          # Configuration management
│   │   ├── 📜 config.go     # Configuration types
│   │   ├── 📜 constants.go # Constants
│   │   ├── 📜 utils.go      # Utility functions
│   │   └── 📁 interactive/ # Interactive wizards
│   ├── 📁 mcp/             # MCP server implementation
│   │   ├── 📜 server.go    # Main MCP server
│   │   └── 📜 write_tool.go # Write tool handler
│   ├── 📁 utils/           # General utilities
│   │   └── 📜 file_utils.go # File operations
│   ├── 📁 formatting/      # Response formatting
│   │   └── 📜 response_formatter.go # Visual diffs
│   └── 📁 logger/          # Logging system
│       └── 📜 logger.go      # Logger implementation
├── 📄 Makefile             # Build automation
├── 📄 README.md            # This file
└── 📄 LICENSE              # MIT License

🔧 配置选项

环境变量

# Cerebras Configuration
CEREBRAS_API_KEY=your_key
CEREBRAS_MODEL=zai-glm-4.6
CEREBRAS_TEMPERATURE=0.6
CEREBRAS_MAX_TOKENS=4096

# OpenRouter Configuration
OPENROUTER_API_KEY=your_key
OPENROUTER_MODEL=qwen/qwen3-coder
OPENROUTER_SITE_URL=https://github.com/your-repo
OPENROUTER_SITE_NAME=Your Project

# Server Configuration
CEREBRAS_MCP_LOG_LEVEL=info
CEREBRAS_MCP_LOG_FILE=/path/to/logfile
CEREBRAS_MCP_DEBUG=false
CEREBRAS_MCP_VERBOSE=false

配置文件

您还可以在以下位置使用YAML配置文件 ~/.mcp-code-api/config.yaml:

cerebras:
  api_key: "your_key"
  model: "zai-glm-4.6"
  temperature: 0.6
  max_tokens: 4096

openrouter:
  api_key: "your_key"
  model: "qwen/qwen3-coder"
  site_url: "https://github.com/your-repo"
  site_name: "Your Project"

logging:
  level: "info"
  verbose: false
  debug: false
  file: "/path/to/logfile"

负载平衡和故障转移

服务器支持每个提供程序多个API密钥，以实现自动负载平衡和故障转移：

多个API密钥配置

providers:
  cerebras:
    # Multiple keys - automatically load balanced
    api_keys:
      - "${CEREBRAS_API_KEY_1}"
      - "${CEREBRAS_API_KEY_2}"
      - "${CEREBRAS_API_KEY_3}"
    model: "zai-glm-4.6"

  openrouter:
    # Single key - backward compatible
    api_key: "${OPENROUTER_API_KEY}"
    model: "qwen/qwen3-coder"

运作原理

循环负载平衡：请求在所有配置的密钥上均匀分布
自动故障转移：如果一个密钥失败（速率限制、错误），则自动尝试下一个可用密钥
指数退避：失败的按键输入回退周期：1秒→ 2s → 4s → 8s → 最大60秒
健康跟踪：系统监控每个密钥的运行状况，并跳过不健康的密钥
自动恢复：钥匙在退避期后自动恢复并重新加入轮换

益处

规避费率限制：使用多个键乘以有效利率限制
高可用性：即使某些密钥出现故障或速率受限，服务也会继续
更好的吞吐量：在多个密钥之间分配负载，以实现更高的并发性
容错：从瞬态故障中自动恢复

环境变量示例

# Set multiple keys
export CEREBRAS_API_KEY_1="csk-primary-xxxxx"
export CEREBRAS_API_KEY_2="csk-secondary-xxxxx"
export CEREBRAS_API_KEY_3="csk-tertiary-xxxxx"

# Start server - will automatically use all configured keys
mcp-code-api server

有关完整的示例配置，请参阅 config.example.yaml.

🔌 使用API兼容提供程序

服务器支持 与API兼容的提供程序 -实现与主要提供商相同的API格式的第三方服务。这包括：

人类相容 （例如，使用GLM-4.6的z.ai、本地代理）
OpenAI兼容 （例如，LM工作室、Ollama、LocalAI）
自定义自托管端点

Anthropic兼容供应商（z.ai）

MCP代码API支持任何实现Anthropic消息API格式的提供商。

配置文件方法

添加到您的 ~/.mcp-code-api/config.yaml:

providers:
  anthropic:
    # z.ai's authentication token
    api_key: "your-zai-api-key"
    # z.ai's Anthropic-compatible endpoint
    base_url: "https://api.z.ai/api/anthropic"
    # Use Z.ai's GLM-4.6 model (200K context, optimized for coding)
    model: "glm-4.6"

  enabled:
    - anthropic

  preferred_order:
    - anthropic

可用的Z.ai型号：

glm-4.6 -最新旗舰型号（200K上下文，最适合编码/推理）
glm-4.5-air -更轻/更快的变体，用于快速任务

环境变量法

# z.ai example
export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN="your-zai-api-key"
export ANTHROPIC_BASE_URL="https://api.z.ai/api/anthropic"

# Start the server
./mcp-code-api server

备注：两者都有 ANTHROPIC_API_KEY 和 ANTHROPIC_AUTH_TOKEN 支持环境变量。

多人视觉提供者（高级）

如果您想同时使用标准Anthropic和兼容的提供者：

providers:
  # Standard Anthropic
  anthropic:
    api_key: "sk-ant-..."
    base_url: "https://api.anthropic.com"
    model: "claude-3-5-sonnet-20241022"

  # Custom provider: z.ai
  custom:
    zai:
      type: "anthropic"
      name: "Z.ai"
      api_key: "your-zai-api-key"
      base_url: "https://api.z.ai/api/anthropic"
      default_model: "glm-4.6"
      supports_streaming: true
      supports_tool_calling: true
      tool_format: "anthropic"

  enabled:
    - anthropic
    - zai

  preferred_order:
    - zai         # Try z.ai first
    - anthropic   # Fall back to official Anthropic

OpenAI兼容提供商（LM Studio，Ollama）

providers:
  openai:
    api_key: "lm-studio"  # Can be any value for LM Studio
    base_url: "http://localhost:1234/v1"
    model: "local-model"

或者使用环境变量：

export OPENAI_API_KEY="lm-studio"
export OPENAI_BASE_URL="http://localhost:1234/v1"

支持的环境变量

所有提供程序现在都支持通过环境变量自定义基本URL：

提供程序	API密钥环境变量	基本URL环境变量
人类学	`ANTHROPIC_API_KEY`, `ANTHROPIC_AUTH_TOKEN`	`ANTHROPIC_BASE_URL`
OpenAI	`OPENAI_API_KEY`	`OPENAI_BASE_URL`
双子座	`GEMINI_API_KEY`	`GEMINI_BASE_URL`
Qwen	`QWEN_API_KEY`	`QWEN_BASE_URL`
大脑	`CEREBRAS_API_KEY`	`CEREBRAS_BASE_URL`
OpenRouter	`OPENROUTER_API_KEY`	`OPENROUTER_BASE_URL`

示例：

# Use an OpenAI-compatible endpoint (like LM Studio)
export OPENAI_API_KEY="lm-studio-key"
export OPENAI_BASE_URL="http://localhost:1234/v1"

# Use a custom Anthropic-compatible endpoint (z.ai)
export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN="your-token"
export ANTHROPIC_BASE_URL="https://api.z.ai/api/anthropic"

故障排除

身份验证失败：

验证您的令牌/API密钥是否正确
检查基本URL是否包含正确的API版本路径
一些提供商需要特定的标头-请查看他们的文档

不同的API格式： 如果提供程序使用稍微不同的格式，您可能需要创建一个自定义提供程序适配器。

速率限制： 一些兼容的提供商的速率限制与官方API不同。相应地调整您的使用方式。

🤝 贡献

欢迎投稿！请查看我们的贡献指南了解详情。

📄 许可证

此项目根据MIT许可证获得许可-请参阅许可证文件以获取详细信息。

🆘 支持

📧 电子邮件: support@cerebras.ai
🐛 问题:
📚 文档: 维基
💬 社区: 讨论

🔗 相关项目

-原始Node.js实现
Cerebras人工智能平台 -AI平台
模型上下文协议 -MCP规范

🎯 路线图

\[ \] 实时流媒体 用于生成大代码
\[ \] 插件系统 用于自定义工具
\[ \] 工作空间管理 用于项目级操作
\[ \] 性能监控 和指标
\[ \] 高级缓存 以获得更快的响应
\[ \] 多型号支持 具有自动选择功能

______________________________________________________________________

⚡ 使用Go构建，实现最高性能和可靠性

MCP Code API

快速接入

详细介绍