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通过 MCP 按成本与策略智能路由大模型请求，并解释决策过程。
复制安装指令，让 AI 自动完成配置 · 推荐新手
"llm-routing" 暂无可直接复制的安装信息，请查看页面文档或源码仓库。
请根据成本优先策略，把这条用户问题路由到最合适的 LLM，并说明选择原因与预估成本。
返回推荐的路由结果、所选策略依据，以及该请求的大致成本估算。
继续之前因升级审批而暂停的路由任务，并给出当前状态与下一步建议。
返回已恢复的审批或路由状态，并说明后续可执行动作。
比较“最低成本优先”和“更高验证强度优先”两种路由策略在这类问题上的差异。
输出策略差异、可能路由到的模型选择，以及成本与可靠性上的取舍说明。
开发者在接入多个大模型时，可用它按成本和策略自动选择合适模型，避免每次都调用高价模型。它也能给出成本估算，帮助优化预算。
当某些请求需要更高置信度或额外核验时，可通过验证式级联逐步升级处理。这样能在成本与可靠性之间做平衡。
运维或研究人员可以查看路由决策说明、比较不同策略，并使用只读资源了解当前配置或行为。这样更便于审计和调优路由规则。
它用于在 MCP 上进行面向成本的大模型路由，并支持基于验证的级联处理。它还提供路由查询、恢复升级审批、成本估算、策略比较和决策解释等能力。
不只路由。根据给定描述，它还包含只读资源和一个策略选择提示，用于帮助理解和选择路由策略。
给定素材未提供安装步骤、运行时要求或密钥信息。具体细节见源码仓库。
帮助团队以声明式策略路由多家大模型，并进行多角色编排与结果校验。
在多家大模型与 MCP 服务间智能路由请求，并兼顾本地隐私记忆与嵌入处理。
提供本地优先的大模型路由与调用，保障敏感数据私有可控。
聚合多个MCP服务并智能路由工具，帮助用户高效并行完成检索与调用。
帮助用户通过 RouterBase 发现 AI 模型、价格并发起聊天补全调用。
为 MCP 客户端提供 AI 工程学习路线、项目与认证查询能力