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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。
复制安装指令，让 AI 自动完成配置 · 推荐新手
"llm-gateway-mcp" 暂无可直接复制的安装信息，请查看页面文档或源码仓库。
请为 llm-gateway-mcp 设计一套声明式路由策略：日常问答走低成本模型，代码生成走高质量模型，敏感任务要求结果复核，并给出示例配置。
一份清晰的路由策略说明与示例配置，覆盖模型选择、触发条件和复核规则。
我想自托管 llm-gateway-mcp，请给我部署步骤、环境变量清单、常见 LLM 提供商接入方式，以及生产环境安全建议。
可执行的部署指南，包含接入配置、运维注意事项和安全加固建议。
请为 llm-gateway-mcp 设计一个多角色流程：一个模型负责起草答案，另一个模型负责独立审查和纠错，输出流程说明与提示词模板。
一套多角色编排方案，包含角色职责、执行顺序和可复用提示词模板。
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。
通过 MCP 将大模型请求转发到兼容 OpenAI 的服务提供商。
集中管理与代理多个 MCP 服务，统一发现、调用并脱敏保护敏感信息。
通过统一加密网关接入多家大模型，并提供密钥、检索与共享状态工具
将 OpenAPI 规范快速转换为 MCP 服务器，便于大模型安全调用现有 REST API。
统一接入多家大模型与本地 Ollama，提供路由、回退监控和兼容接口。