Что он умеет?

Сервер просматривает каталог моделей OrcaRouter: выводит список моделей с ценами за вызов и за миллион токенов, размером контекста и возможностями, открывает подробную карточку отдельной модели, показывает провайдеров и число моделей у каждого. Отправляет чат-запросы через любую модель, включая авто-роутер рабочего пространства со стратегиями cost, quality, balanced. Настраивает цепочки фолбэков: основная модель плюс до четырёх запасных.

Каталог MCP
Continuum-AI-Corp/orcarouter-mcp-server

Continuum-AI-Corp/orcarouter-mcp-server

от continuum-ai-corp

MCP-сервер для шлюза OrcaRouter: просматривайте каталог моделей с ценами и возможностями, выполняйте chat completions прямо из Claude, Cursor и других MCP-клиентов без API-ключа для поиска. Поддерж...

Github NPM Сайт сервера

README

4 инструмента

Версии

Установить сервер

OrcaRouter MCP Server

Official MCP server for the OrcaRouter LLM gateway.

Browse OrcaRouter's model catalog and run chat completions from inside any Model Context Protocol client — Claude Desktop, Claude Code, Cursor, Windsurf, Zed, or anything else that speaks the protocol.

Catalog browsing works without an API key — compare pricing and capabilities before signing up.

What you can do

🗺️ Discover providers and models without an API key
💬 Run chat completions through any served model
🧠 Auto-route requests through your workspace's orcarouter/auto router (cost / quality / balanced / LinUCB / gated-adaptive strategies)
🔁 Configure fallback chains (primary + up to 4 fallbacks) for resilience
📊 Filter models server-side by provider, capability, or minimum context window
🎯 Inspect detailed model cards: pricing, context, latency, supported endpoints
🔌 Works with Claude Desktop, Claude Code, Cursor, Windsurf, Zed, and any MCP client

Часто задаваемые вопросы

Инструменты были проиндексированы: 15.10.2026

orcarouter_chatвнешний мир

Отправляет одношаговый чат-запрос в OrcaRouter и возвращает текст ответа ассистента. Модель по умолчанию — авто-роутер рабочего пространства. Используйте orcarouter/<name> для других роутеров или <provider>/<model> для прямых вызовов. Для моделей рассуждения OpenAI (gpt-5/o1/o3/...) max_tokens автоматически маршрутизируется в max_completion_tokens на уровне протокола. Необязательный массив models задаёт цепочку запасных вариантов: сначала пробуется основная model, затем каждая запись при сбое (максимум 5 записей всего, включая основную). Ошибки возвращаются как текстовое содержимое с isError:true; частые случаи: отсутствие API-ключа, превышение лимитов запросов и сбои вышестоящего провайдера. Требует ORCAROUTER_API_KEY.

Параметры

max_tokensinteger
Максимальное количество токенов для генерации (по умолчанию 10000). Автоматически преобразуется в max_completion_tokens для моделей рассуждений OpenAI.
modelstring
Модель для вызова. По умолчанию используется orcarouter/auto — встроенный авто-роутер вашего рабочего пространства. Для других роутеров рабочего пространства укажите orcarouter/<имя>, а для прямого выбора вышестоящего провайдера — <провайдер>/<модель> (например, openai/gpt-4o-mini, anthropic/claude-haiku-4.5).
modelsstring[]
Необязательная цепочка запасных вариантов. Модели пробуются по порядку, если основная не сработала. Максимум 5 записей, включая основную.
promptstringобязательный
Сообщение пользователя для отправки (одноходовое).
system_promptstring
Необязательный системный запрос, добавляемый в начало разговора.
temperaturenumber
Температура сэмплирования (по умолчанию 0.7).

orcarouter_model_cardтолько чтениеидемпотентныйвнешний мир

Получает подробную информацию о конкретной модели — отображаемое имя, подробное описание, стоимость (за вызов и за миллион токенов), окно контекста, максимальный вывод, модальности (ввод/вывод), поддерживаемые конечные точки, процентили задержки (p50/p95) и дату выпуска. Используйте этот инструмент, когда вы уже знаете идентификатор модели и хотите получить полные детали; для просмотра или фильтрации нескольких моделей используйте orcarouter_models_list. Возвращает isError:true с понятной подсказкой, если идентификатор не найден. Только для чтения, API-ключ не требуется.

Параметры

modelstringобязательный
Ссылка на модель в формате provider/slug (например, openai/gpt-4o-mini, anthropic/claude-haiku-4.5). Используйте точное значение id, возвращаемое orcarouter_models_list.

orcarouter_models_listтолько чтениеидемпотентныйвнешний мир

Перечисляет модели LLM в каталоге OrcaRouter. Каждая запись включает id, name, description, owned_by, context_length, supported_endpoint_types и цену (за токен и за миллион токенов). Фильтрует по provider, capability или min_context: фильтры объединяются (должны совпадать все условия) и приеняются на стороне сервера. Сначала получает допустимые идентификаторы provider с помощью orcarouter_providers_list. Возвращает полный каталог при вызове без фильтров. Только чтение, API-ключ не требуется.

Параметры

capabilityenum
Отфильтровать модели, поддерживающие эту возможность.
min_contextinteger
Фильтровать модели с контекстным окном не меньше указанного размера (в токенах).
providerstring
Идентификатор провайдера (в нижнем регистре, например, 'openai', 'anthropic'). Полный список можно получить через orcarouter_providers_list.

orcarouter_providers_listтолько чтениеидемпотентныйвнешний мир

Перечисляет всех провайдеров моделей на OrcaRouter с их provider_id, человекочитаемым display_name, icon_url и model_count. Сначала вызовите его, чтобы узнвать допустмые идентификаторы провайдеров (например, 'opеnai', 'anthrорiс', 'gооgle', 'qwеn', 'dееpsееk'), котоые затем моно передать в оrсаrоutеr_mоdеls_list как фильтр provider. Не принмает парамтров и возращат один и тот же список при каждо вызове, пока не измнитс каталог развётывания. Только для чтния, API-ключ не требутся.

Параметры

Без параметров.

`1.1.5`основная	26.05.2026
`1.1.4`	26.05.2026
`1.1.3`	25.05.2026
`1.1.2`	24.05.2026

Выберите клиент, чтобы установить Continuum-AI-Corp/orcarouter-mcp-server:

Любой клиент

Конфиг добавления MCP сервера стандартный, обычно он не меняется вообще, поэтому подходит практически к любому ИИ клиенту, поддерживающему MCP.

{
  "mcpServers": {
    "continuum-ai-corp-orcarouter-mcp-server-8vub1sp17z": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@orcarouter/mcp"
      ],
      "env": {
        "ORCAROUTER_API_KEY": "sk-orca-your-key"
      }
    }
  }
}

Cursor

Перейдите по ссылке и сервер автоматически будет добавлен в Cursor. Либо откройте/создайте файл ~/.cursor/mcp.json(%USERPROFILE%\.cursor\mcp.json на Windows) и добавьте конфиг сервера:

{
  "mcpServers": {
    "continuum-ai-corp-orcarouter-mcp-server-8vub1sp17z": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@orcarouter/mcp"
      ],
      "env": {
        "ORCAROUTER_API_KEY": "sk-orca-your-key"
      }
    }
  }
}

VS Code

Создайте .vscode/mcp.json в проекте (ключ верхнего уровня — servers):

{
  "servers": {
    "continuum-ai-corp-orcarouter-mcp-server-8vub1sp17z": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@orcarouter/mcp"
      ],
      "env": {
        "ORCAROUTER_API_KEY": "sk-orca-your-key"
      }
    }
  }
}

Либо добавьте сервер через терминал:

code --add-mcp "{\"name\":\"continuum-ai-corp-orcarouter-mcp-server-8vub1sp17z\",\"type\":\"stdio\",\"command\":\"npx\",\"args\":[\"-y\",\"@orcarouter/mcp\"],\"env\":{\"ORCAROUTER_API_KEY\":\"sk-orca-your-key\"}}"

Claude Desktop

Откройте Settings → Developer → Edit Config — это откроет файл claude_desktop_config.json:

macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json

Впишите сервер и полностью перезапустите Claude Desktop:

{
  "mcpServers": {
    "continuum-ai-corp-orcarouter-mcp-server-8vub1sp17z": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@orcarouter/mcp"
      ],
      "env": {
        "ORCAROUTER_API_KEY": "sk-orca-your-key"
      }
    }
  }
}

Claude Code

Добавьте сервер одной командой в терминале:

claude mcp add continuum-ai-corp-orcarouter-mcp-server-8vub1sp17z --env ORCAROUTER_API_KEY=sk-orca-your-key -- npx -y @orcarouter/mcp

Либо через JSON-конфиг:

claude mcp add-json continuum-ai-corp-orcarouter-mcp-server-8vub1sp17z "{\"command\":\"npx\",\"args\":[\"-y\",\"@orcarouter/mcp\"],\"env\":{\"ORCAROUTER_API_KEY\":\"sk-orca-your-key\"}}"

Codex

Добавьте сервер командой в терминале:

codex mcp add continuum-ai-corp-orcarouter-mcp-server-8vub1sp17z --env ORCAROUTER_API_KEY=sk-orca-your-key -- npx -y @orcarouter/mcp

Либо вручную в ~/.codex/config.toml(%USERPROFILE%\.codex\config.toml на Windows):

[mcp_servers.continuum-ai-corp-orcarouter-mcp-server-8vub1sp17z]
command = "npx"
args = ["-y", "@orcarouter/mcp"]

[mcp_servers.continuum-ai-corp-orcarouter-mcp-server-8vub1sp17z.env]
ORCAROUTER_API_KEY = "sk-orca-your-key"

Perplexity

MCP доступен подписчикам Perplexity Pro / Max / Enterprise. Локальные серверы — только в приложении для macOS.

Откройте Настройки аккаунта → Connectors.
Установите вспомогательное приложение PerplexityXPC (один раз).
Нажмите Add Connector → вкладка Simple.
В поле Server Name укажите Continuum-AI-Corp/orcarouter-mcp-server, а в поле команды запуска — строку ниже:

npx -y @orcarouter/mcp

Нажмите Save и дождитесь статуса Running.

Windsurf

Откройте Windsurf Settings → Cascade → MCP Servers или отредактируйте файл ~/.codeium/windsurf/mcp_config.json:

{
  "mcpServers": {
    "continuum-ai-corp-orcarouter-mcp-server-8vub1sp17z": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@orcarouter/mcp"
      ],
      "env": {
        "ORCAROUTER_API_KEY": "sk-orca-your-key"
      }
    }
  }
}

Cline

В панели Cline нажмите иконку MCP Servers → Configure → Configure MCP Servers (или отредактируйте ~/.cline/mcp.json) и добавьте сервер:

{
  "mcpServers": {
    "continuum-ai-corp-orcarouter-mcp-server-8vub1sp17z": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@orcarouter/mcp"
      ],
      "env": {
        "ORCAROUTER_API_KEY": "sk-orca-your-key"
      },
      "disabled": false,
      "autoApprove": []
    }
  }
}

Continue

Создайте файл в .continue/mcpServers/ (например continuum-ai-corp-orcarouter-mcp-server-8vub1sp17z.yaml) или добавьте блок в config.yaml. MCP работает только в режиме agent:

mcpServers:
  - name: continuum-ai-corp-orcarouter-mcp-server-8vub1sp17z
    command: npx
    args:
      - "-y"
      - "@orcarouter/mcp"
    env:
      ORCAROUTER_API_KEY: sk-orca-your-key

Zed

Выполните agent: add context server или откройте настройки (zed: open settings file) и добавьте сервер в объект context_servers:

{
  "context_servers": {
    "continuum-ai-corp-orcarouter-mcp-server-8vub1sp17z": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@orcarouter/mcp"
      ],
      "env": {
        "ORCAROUTER_API_KEY": "sk-orca-your-key"
      }
    }
  }
}

Конфиг для установки сервера

{
  "command": "npx",
  "args": [
    "-y",
    "@orcarouter/mcp"
  ],
  "env": {
    "ORCAROUTER_API_KEY": "sk-orca-your-key"
  }
}

Нужен npx

Сервер запускается через npx
Без него ничего работать не будет.

Как установить npx

Информация о сервере

Номер в рейтинге: #196
Звезд на Github: 13
Форков на Github: 5
Загрузок: 1 587
Язык реализации: TypeScript
Лицензия: MIT
Официальный сервер: Нет
Дата обновления данных: 19.10 в 09:02
Идентификатор: sVrLKk17OANFRFUI
Категории: ИИ и машинное обучение, Инструменты для разработчиков

Continuum-AI-Corp/orcarouter-mcp-server

OrcaRouter MCP Server

What you can do

Часто задаваемые вопросы

Похожие MCP-сервера

pyroprompts/any-chat-completions-mcp

mzxrai/mcp-openai

stabgan/openrouter-mcp-multimodal

zenml-io/mcp-zenml

VrtxOmega/Ollama-Omega

szeider/consult7