Context7
Up-to-date docs for AI agents
作者提供的说明(英文原文)
Route AI agent tasks to the best MCP server and LLM, scored on 132+ real benchmark executions.
这三项永远不会合并成一个分数:意见、测量和人气是不同的东西。
我们还没有为它写通俗的介绍。下面是我们从注册中心读取到的事实。
选择你使用的 AI 应用,然后复制设置。
你需要
你用的是哪个应用?
在上方选择你的应用。我们会记住它,下次按钮会显示“安装到 …”。
打开 Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config,把下面的内容粘贴到 claude_desktop_config.json
{
"mcpServers": {
"toolroute": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@toolroute/sdk"
]
}
}
}在终端中运行这条命令
claude mcp add toolroute -- npx -y @toolroute/sdk粘贴到项目中的 .cursor/mcp.json,或 ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"toolroute": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@toolroute/sdk"
]
}
}
}浏览器会先询问是否打开应用,然后应用会显示设置并请你确认。密钥的值会留空,由你自己填写。
粘贴到项目中的 .vscode/mcp.json
{
"servers": {
"toolroute": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@toolroute/sdk"
]
}
}
}浏览器会先询问是否打开应用,然后应用会显示设置并请你确认。密钥的值会留空,由你自己填写。
这个服务器在你的电脑上运行,而 ChatGPT 只能连接互联网上的服务器。请选择其他应用。
你的选择通过 Cookie 保存在这台设备上,无需账户。
这些设置是根据作者在注册中心的条目生成的。如果 README 的写法不同,请以 README 为准。
它在你的电脑上运行;安装后,工具列表会显示在你的 AI 应用中。
我们检查的是任何人都能看到的信息;我们没有阅读代码。不适用的检查项不计入总数。 · 检查于 2026年11月7日
注册名称已通过 GitHub 账户 grossiweb 验证,该账户拥有此仓库
我们还没有从 GitHub 读取这个仓库
我们还没有从 GitHub 读取这个仓库
它在你的电脑上运行,没有互联网端点
在你的电脑上运行,改用本地设置
它在你的电脑上运行;我们只能读取互联网端点的工具列表
与注册中心里这个分类中所有活跃的服务器比较。只有当发布者拥有该仓库时,星标数才计入。
它在 1 项适用的基础检查中通过了 1 项。我们没有阅读代码。在添加密钥或令牌之前,请先看看这个服务器要求哪些权限,并使用只具备所需权限的密钥。
注册中心没有列出必需的密钥,不过有些服务器会在首次使用时要求你登录。
它在你的电脑上运行。你的 AI 应用会在需要时启动它,数据不会经过作者的服务器(除非它自己调用在线服务)。
GitHub 仓库最后更新于–,最新版本(0.2.2)于7个月前进入注册中心。
支持 MCP 的应用,例如 Claude Desktop、Claude Code、Cursor 和 VS Code。你的电脑上还需要有 Node.js。
同一分类中有:Context7, Codebase Memory, Exa
同一分类中其他作者的服务器,按星标数排序。
如何看卡片:★ GitHub 星标i三大支柱:评价 · 检查 · 使用情况i更新 = 最新版本发布到注册中心的时间i
Up-to-date docs for AI agents
Codebase knowledge graph for AI agents — 162 languages, sub-ms queries, 99% fewer tokens.
Connect AI agents to Exa for web search, content fetching, and multi-step research.
按原文从作者的仓库复制。PopNx MCP 没有审查或背书其内容。HTML、图片和脚本已被移除。链接会离开本站。
Routing layer for AI agents. One call returns the best MCP server and LLM for any task — scored on 132 real benchmark executions.
Add to any MCP client (Claude Code, Cursor, Windsurf, Cline):
{
"mcpServers": { "toolroute": { "url": "https://toolroute.io/api/mcp" } } }
Or via HTTP:
curl -X POST https://toolroute.io/api/route \
-H "Content-Type: application/json" \ -d '{"task": "search the web for recent AI papers"}'
{
"approach": "mcp_server", "recommended_skill": "exa-mcp-server", "recommended_skill_name": "Exa MCP Server", "recommended_model": { "slug": "claude-haiku-4-5-20251001", "display_name": "Claude Haiku 4.5", "provider": "anthropic", "tier": "cheap_chat", "provider_model_id": "anthropic/claude-haiku-4-5-20251001", "input_cost_per_mtok": 1.00, "output_cost_per_mtok": 5.00 }, "confidence": 0.91, "alternatives": ["brave-search-mcp", "tavily-mcp"], "fallback": "brave-search-mcp" }
recommended_modelis always an object, not a bare string — the innerslugis the canonical model identifier.
Every task falls into one of three approaches:
| Approach | When | Returns |
|---|---|---|
direct_llm | Task needs only an LLM (code, writing, analysis) | Best model + cost estimate |
mcp_server | Task needs an external tool (search, email, calendar) | Best tool + best model |
multi_tool | Compound task ("send Slack AND update Jira AND email") | Ordered orchestration chain |
Routing uses an LLM classifier (~$0.00001/call) for task understanding, then ranks candidates on a 5-dimension score:
Value Score = 0.35 × Output Quality
Every reported outcome updates the scores. The routing gets more accurate as more agents use it.
132 blind A/B executions across code, writing, analysis, structured output, and translation.
| ToolRoute | Fixed GPT-4o | |
|---|---|---|
| Quality wins | 6 | 0 |
| Ties | 9 | 9 |
| Losses | 0 | — |
| Avg cost | $0.001–0.01 | $0.03–0.10 |
| Endpoint | Method | Description |
|---|---|---|
/api/route | POST | Route a task to best MCP server + LLM (unified) |
/api/route/model | POST | Route to best LLM model only (no MCP server) |
/api/mcp | POST (JSON-RPC) | MCP server — 16 tools |
/api/mcp | GET (SSE) | SSE transport for MCP clients |
/api/report | POST | Report MCP server outcome (lightweight) |
/api/contributions | POST | Advanced MCP skill telemetry (requires skill_id or skill_slug in payload) |
/api/report/model | POST | Report LLM model outcome — use this for model telemetry, not /api/contributions |
/api/verify/model | POST | Verify model output quality |
/api/skills | GET | Search MCP server catalog |
/api/agents/register | POST | Register agent identity |
/api/agents/preferences | POST | Set routing preferences (Strategy D Phase 2 — allow_china, regulated_industries) |
/api/health | GET | Service health check (DB + uptime) |
/api/metrics | GET | Public aggregate platform metrics (no auth) |
Full reference at toolroute.io/api-docs
npm install @toolroute/sdk
import { ToolRoute } from '@toolroute/sdk'
const tr = new ToolRoute() const rec = await tr.route({ task: 'parse this CSV and summarize it' }) // execute with rec.recommended_model ... await tr.report({ skill: rec.recommended_skill, outcome: 'success', latency_ms: 1400 })
git clone https://github.com/grossiweb/ToolRoute.git
cd ToolRoute cp .env.local.example .env.local npm install npm run dev
Requires: NEXT_PUBLIC_SUPABASE_URL, NEXT_PUBLIC_SUPABASE_ANON_KEY, SUPABASE_SERVICE_ROLE_KEY
ToolRoute classifies each task using an LLM classifier (Gemini Flash Lite, ~$0.00001/call) with a keyword fallback. The resulting tier maps to a specific model via src/lib/routing/tiers.ts. Live pricing and capability data come from the models table. See docs/architecture.md for the full picture.
Next.js 14 (App Router) · Supabase (Postgres) · Vercel
MIT