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统一接入多家大模型与密钥路由，便于本地调用和多模型协作讨论。
复制安装指令，让 AI 自动完成配置 · 推荐新手
"qiaomu-llm-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。
请帮我设计一个本地 MCP 网关配置方案，统一接入 OpenAI、Anthropic 和 Gemini，要求支持 API 密钥管理、模型别名、按任务类型路由，并给出配置示例。
输出一套清晰的网关配置思路、路由规则和可参考的示例配置。
请为以下任务设计模型路由策略：代码生成、长文总结、创意头脑风暴、低成本批量分类。请说明每类任务适合的模型、优先级、失败回退策略和成本考虑。
输出按任务划分的模型选择与回退方案，兼顾质量、稳定性和成本。
请设计一个多模型协作流程：让一个模型负责提出方案，一个模型负责质疑风险，另一个模型负责整合结论，并说明在 MCP 网关中如何编排调用顺序与结果汇总。
输出可执行的多模型讨论流程，包含角色分工、调用顺序和汇总方法。
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。
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
通过 MCP 将大模型请求转发到兼容 OpenAI 的服务提供商。
将摘要、代码补丁等低风险任务委派给低成本模型并由主代理复核。
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。
在本地离线运行 Llama 模型，安全私密地完成各类 AI 助手任务。