$ loading_
通过多模型协同推理与裁判汇总，生成更高质量的复杂问题答案
该 MCP 工具材料较少，但现有信息显示其为可审计的开源项目、无声明密钥且未列出固定远程端点；整体未见明确高风险红旗。需留意其具备本机执行代码能力，且网络交互与数据范围披露不足，使用前应结合源码或安装清单进一步核实。
材料明确标注“无”需要的密钥/环境变量，当前未见要求用户提供 API key、token 或其他敏感凭证的事实，凭证泄露面较低。
远程端点栏为“无”，但功能描述提到通过多模型面板与 judge 进行 Fusion；材料未充分说明实际是否会把提示词或结果发送到外部模型服务，因此网络外发路径与接收方披露不足，需在源码或运行配置中核实。
系统检查项明确标注 executes-code，说明其具备在本机启动进程或执行代码的能力；这属于 MCP 工具常见能力，本身不构成高风险，但应按最小权限运行并限制宿主环境权限。
现有材料未声明需要读取/写入特定本地文件、数据库或系统资源，也未显示申请超出其功能描述的数据权限；不过其具体数据访问边界未在 README 中展开，部署前仍建议查看实现细节。
正面因素是其开源且采用 MIT 许可证，源码可审计，这明显降低了供应链风险；但来源为 third_party_registry、仓库社区采用度为 0 star、维护状态未知，可信度与持续维护证据偏弱，建议审查依赖与最近提交记录。
复制安装指令，让 AI 自动完成配置 · 推荐新手
"OpenRouter Fusion MCP Server" 暂无可直接复制的安装信息，请查看页面文档或源码仓库。
请通过 Fusion 调用多个模型评审以下系统设计方案：我们计划将单体应用拆分为微服务，核心关注扩展性、成本、可观测性与迁移风险。请先让不同模型分别给出观点，再由 judge 汇总成最终建议，并输出推荐架构、主要权衡和风险清单。
一份综合多个模型观点的架构建议，包含推荐方案、取舍分析与风险总结。
请使用 Fusion 对“开源大模型在企业知识库问答中的落地策略”进行多角度分析。要求模型面板分别从模型效果、部署成本、安全合规、维护复杂度四个角度展开，最后由 judge 生成一份结构化结论和行动建议。
一份结构化研究结论，整合不同分析视角并给出可执行建议。
请通过 Fusion 回答这个复杂产品问题：我们的 SaaS 产品免费试用转付费率偏低，已知用户激活率正常，但第 7 天留存下降明显。请让多个模型分别提出原因假设和优化方案，再由 judge 生成按优先级排序的结论。
一份更全面且有优先级的产品分析结果，涵盖原因判断与优化建议。
通过 MCP 为 AI 客户端提供混合检索、推理树检索与智能体记忆能力。