multi-llm-mcp
一个用于 Claude Code 的 MCP 工具，支持通过 MCP 调用 Codex CLI 执行任务，并支持多个模型（GPT、Kimi、DeepSeek、Qwen 等）并行调用。
本项目基于 FastMCP 开发，主要解决两个问题：
- 让 Claude Code 可以把任务交给 Codex CLI 执行，例如查看代码、修改文件、重构项目等。
- 让 Claude Code 可以同时调用多个大模型，从不同模型获得回答，便于对比、补充和交叉参考。
功能特点
- Codex CLI 异步任务执行：通过 MCP 工具调用 Codex CLI，并使用
job_id+wait_codex的方式等待长任务完成，避免 MCP 客户端单次工具调用超时。 - 支持 Codex 沙盒模式：
read-only、workspace-write、danger-full-access三种级别。 - 单模型会话调用：调用指定模型，并通过
session_id保持多轮上下文。 - 多模型并行调用：把同一个问题同时发送给多个模型（GPT、Kimi、DeepSeek、Qwen、Claude）。
- 长任务轮询机制：对耗时较长的 Codex 任务或多模型调用，先返回
job_id，后续继续通过wait_*工具等待结果。 - 环境检查工具：
health_check用于检查运行环境、Codex CLI 是否可用、各模型 API Key 是否配置等（不返回任何 key 内容）。
工具列表
| 工具名 | 作用 |
|---|---|
ask | 调用单个模型，支持多轮会话 |
ask_many | 同时调用多个模型 |
wait_many | 继续等待多模型并行调用任务 |
review | 让多个模型同时分析同一段内容 |
ask_codex | 调用 Codex CLI 执行任务 |
wait_codex | 继续等待 Codex CLI 任务 |
clear_session | 清除指定会话 |
clear_all_sessions | 清除全部会话 |
list_sessions | 查看当前内存中的会话 |
health_check | 检查 MCP 服务运行状态 |
环境要求
- Python 3.10+
- FastMCP
- OpenAI Python SDK
- 可选：OpenAI Codex CLI
安装依赖：
pip install fastmcp openai
如果需要使用 ask_codex，还需确保本机已安装 Codex CLI，并能在命令行直接运行：
codex
另外，在用 ask_codex 调度 Codex 之前，确保 Codex CLI 已经登录过账号（首次使用前先在命令行运行 codex 完成登录），否则任务会因为未认证而失败。
模型配置
项目中通过 PROVIDERS 配置不同模型服务，例如 DeepSeek、Kimi、Qwen、GPT 等。推荐使用环境变量保存模型密钥：
| 模型 | 环境变量 |
|---|---|
| DeepSeek | DEEPSEEK_API_KEY |
| Kimi（Moonshot） | MOONSHOT_API_KEY |
| Qwen（DashScope） | DASHSCOPE_API_KEY |
| GPT（OpenAI） | OPENAI_API_KEY |
| Claude（Anthropic，可选） | ANTHROPIC_API_KEY |
在 Windows 上可以用 setx 把这些设为用户级环境变量（设完需重开终端 / 重启 Claude Code 才生效），按你要用的模型设即可：
setx OPENAI_API_KEY "your-key"
setx DEEPSEEK_API_KEY "your-key"
（MOONSHOT_API_KEY / DASHSCOPE_API_KEY / ANTHROPIC_API_KEY 同理。）
如果只是自己本地快速验证，也可以临时把 key 写到代码里的 PROVIDERS 中，方便测试。但不要把包含 key 的代码上传到 GitHub，也不要发给别人。准备开源或分享前，应改成环境变量方式，或确认代码中已经没有真实 key。
启用 Claude（可选）
代码里 PROVIDERS 的 claude 块默认是注释状态。要启用 Claude：
- 取消注释
PROVIDERS中的claude块； - 把
"claude"加进ModelName； - 配置
ANTHROPIC_API_KEY。
它走的是 Anthropic 的 OpenAI 兼容端点（base_url="https://api.anthropic.com/v1/"），模型名填 Claude 的名称即可（如 claude-opus-4-7、claude-sonnet-4-6、claude-haiku-4-5）。
小技巧：服务本身跑在 Claude Code 里，所以你可以反过来调度别的 Claude——比如用更便宜的 Haiku 去跑并行的苦力活，或者要一个干净上下文、不被当前对话带偏的 Claude 来做二次判断。
MCP 配置示例（Claude Code）
在 Claude Code 中，推荐直接用 claude mcp add 命令添加本项目。基本格式：
claude mcp add --scope user llm-mix -- python /absolute/path/to/LLM_MIX.py
其中：
llm-mix是这个 MCP 服务的名字，可以自己改。--scope user表示该 MCP 对当前用户全局可用，不只限于某一个项目。python是 Python 启动命令。/absolute/path/to/LLM_MIX.py替换成你本地LLM_MIX.py的绝对路径。
Windows 示例：
claude mcp add --scope user llm-mix -- python "C:\path\to\LLM_MIX.py"
如果上面那条添加后用不了（通常是 python 不在 PATH 上，或指向了别的 Python 环境），改用下面这条、写上 Python 解释器的完整路径：
claude mcp add --scope user llm-mix -- "C:\path\to\python.exe" "C:\path\to\LLM_MIX.py"
添加完成后，可以用下面的命令查看是否添加成功：
claude mcp list
进入 Claude Code 后，也可以输入 /mcp 查看 MCP 服务是否已连接。
使用示例
连接 MCP 后，可以直接让 Claude Code 使用这些能力：
用 Codex 查看当前项目结构。
让 Codex 在当前目录创建一个测试文件。
让 Codex 修改这个 Python 文件，修复明显的异常处理问题。
把这个问题同时发给 GPT、Kimi、DeepSeek 和 Qwen。
让多个模型一起分析这个方案有没有明显问题。
让 DeepSeek 单独解释这段代码。
如果任务较长，工具可能会返回：
{
"success": true,
"status": "running",
"job_id": "xxxx",
"message": "任务仍在运行，使用 wait_codex 继续等待"
}
这时继续调用对应的 wait_codex 或 wait_many 即可。
Codex 沙盒使用建议
- 一般查看代码、分析项目时，优先使用
read-only。 - 需要 Codex 修改文件时，使用
workspace-write。 - 不建议随意使用
danger-full-access，因为这个模式会给 Codex 更高的本机权限。
注意事项
ask_codex依赖本机 Codex CLI。- 多模型调用是否可用，取决于你是否配置了对应模型服务（可用
health_check查看）。 - 长任务建议使用
job_id+wait_*的方式继续等待。 - 个人本地调试可以图方便，但公开仓库前要检查是否包含真实密钥、私人路径或其他敏感信息。
社区 / 致谢
本项目在 LINUX DO 社区分享与讨论，感谢社区佬友的反馈与建议。
License
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