AI Gateway MCP Server

Vercel AI Gateway を通じて複数の AI プロバイダー・モデルに統一的にアクセスできる MCP サーバー。 Web 検索、マルチモデル調査・比較など、LLM を活用した 4 つのツールを提供します。

提供ツール

ask -- AI に質問

任意のモデルに質問を送り、回答を得ます。

| パラメータ | 型 | 必須 | デフォルト | 説明 | | ------------ | ------ | ---- | ---------------- | ---------------------------------------- | | question | string | Yes | - | 質問内容 | | model | string | No | openai/gpt-5.4 | モデル ID | | context | string | No | - | 追加コンテキスト | | max_tokens | number | No | - | 最大出力トークン数（省略時はモデル任せ） |

search -- Web 検索

検索対応モデルを使って最新情報を取得します。

| パラメータ | 型 | 必須 | デフォルト | 説明 | | ------------ | ------ | ---- | ----------------------- | ---------------------------------------- | | query | string | Yes | - | 検索クエリ | | model | string | No | google/gemini-3-flash | 検索対応モデル ID | | max_tokens | number | No | - | 最大出力トークン数（省略時はモデル任せ） |

research -- マルチモデル調査・比較

複数モデルに並列クエリし、結果を統合または比較表示します。

| パラメータ | 型 | 必須 | デフォルト | 説明 | | ---------------------- | -------- | ---- | ---------------------- | --------------------------------------------------- | | query | string | Yes | - | 調査クエリ | | mode | string | No | search | search（Web 検索）または ask（Q&A） | | models | string[] | No | mode に応じた 4 モデル | 2~4 モデル ID の配列 | | synthesize | boolean | No | true | true: 統合回答、false: 各モデルの回答を並列表示 | | synthesis_model | string | No | openai/gpt-5.4 | 統合に使うモデル（synthesize:true 時のみ） | | max_tokens | number | No | - | 各モデルの最大出力トークン数（省略時はモデル任せ） | | synthesis_max_tokens | number | No | - | 統合の最大出力トークン数（省略時はモデル任せ） |

処理フロー:

1. Query Stage: 指定（またはデフォルト）モデルに並列リクエスト
   • search デフォルト: perplexity/sonar, gemini-3-flash, gpt-5-mini
   • ask デフォルト: gpt-5.4, claude-opus-4.6, gemini-3.1-pro-preview, sonar-reasoning-pro
2. Synthesis Stage (synthesize:true): openai/gpt-5.4 が全結果を精査・統合し、矛盾点を指摘、ソースを明記
3. Comparison (synthesize:false): 各モデルの回答をコスト・レイテンシ付きで並列表示

list_models -- モデル一覧

利用可能なモデルの情報（価格・能力・検索コスト）を表示します。

| パラメータ | 型 | 必須 | 説明 | | ------------ | ------ | ---- | ----------------------------------------------------------------------- | | provider | string | No | プロバイダーでフィルタ（openai, anthropic, google, perplexity） | | capability | string | No | 能力でフィルタ（search, reasoning, fast, cheap, code） |

サポートモデル

OpenAI

| モデル ID | 入力 | 出力 | 検索 | 特徴 | | ---------------------- | ----- | ------ | ---- | -------------------------------------------------------------------------------------------------------- | | openai/gpt-5.4 | $2.50 | $15.00 | Yes | OpenAI 最上位。推論・コード・エージェント性能が 5.2 から大幅向上、1.05M コンテキスト、キャッシュ割引 90% | | openai/gpt-5.4-mini | $0.75 | $4.50 | Yes | GPT-5 Mini の上位版。推論・コーディング・ビジョンが大幅向上、400K コンテキスト | | openai/gpt-5.4-nano | $0.20 | $1.25 | Yes | GPT-5 Nano の上位版。Web 検索対応で GPT-5 Mini より安い、コーディングも向上 | | openai/gpt-5.3-codex | $1.75 | $14.00 | Yes | エージェント型コード特化版。5.2-codex から 25% 高速化、mid-task steering 対応、Terminal-Bench 最高水準 | | openai/gpt-5-mini | $0.25 | $2.00 | Yes | 低コスト汎用モデル。コーディングに特に強く、推論・検索も対応する万能型 | | openai/gpt-5-nano | $0.05 | $0.40 | No | 最安モデル。シンプルな生成・分類向けで推論・検索は非対応 | | openai/gpt-oss-120b | $0.10 | $0.50 | No | OpenAI 公開の OSS モデル。低コストで推論・コード対応、検索非対応 |

Anthropic

| モデル ID | 入力 | 出力 | 検索 | 特徴 | | ----------------------------- | ----- | ------ | ---- | ------------------------------------------------------------------------------------------- | | anthropic/claude-opus-4.6 | $5.00 | $25.00 | Yes | Anthropic 最上位。SWE-bench 最強クラスでコーディング精度が突出、1M コンテキスト | | anthropic/claude-sonnet-4.6 | $3.00 | $15.00 | Yes | Opus の約 1/2 コストで高品質。エージェント用途やコスパ重視の汎用タスク向け、1M コンテキスト | | anthropic/claude-haiku-4.5 | $1.00 | $5.00 | Yes | Anthropic 軽量モデル。低レイテンシで検索・コード対応、高速処理向け |

Google

| モデル ID | 入力 | 出力 | 検索 | 特徴 | | -------------------------------------- | ----- | ------ | ---- | ---------------------------------------------------------------------------------------------------- | | google/gemini-3-flash | $0.50 | $3.00 | Yes | Google Search grounding 対応で検索精度が高い。コーディングも強く、search デフォルト、1M コンテキスト | | google/gemini-3.1-flash-lite-preview | $0.25 | $1.50 | No | 最速クラスのスループット。低コストで推論・知識に強いが検索非対応、preview 版 | | google/gemini-3.1-pro-preview | $2.00 | $12.00 | Yes | Google 最上位。科学推論・マルチモーダルに強く、Gemini 3 Pro の後継、1M コンテキスト |

Perplexity

| モデル ID | 入力 | 出力 | 検索 | 特徴 | | -------------------------------- | ----- | ------ | ---- | --------------------------------------------------------------------------- | | perplexity/sonar | $1.00 | $1.00 | Yes | 検索特化で最安。単発の事実確認やニュース検索に最適、低レイテンシ | | perplexity/sonar-pro | $3.00 | $15.00 | Yes | 高精度検索。最大 5 回の内部検索で深掘りでき、技術ドキュメントの詳細調査向け | | perplexity/sonar-reasoning-pro | $2.00 | $8.00 | Yes | 推論+検索のハイブリッド。根拠付きの分析が必要な複雑な調査向け |

価格は 1M トークンあたり（USD）

セットアップ

1. 環境変数

Vercel AI Gateway の API キーを取得し、設定します。

| 変数名 | 必須 | 説明 | | --------------------- | ---- | --------------------------------------- | | AI_GATEWAY_API_KEY | Yes | Vercel AI Gateway API キー | | ZERO_DATA_RETENTION | No | true で Gateway レベルの ZDR を有効化 |

プライバシー・データ保持

各プロバイダーへのリクエストに、プライバシー保護のための設定を自動付与します。

| プロバイダー | 対応 | | -------------- | ----------------------------------------------------- | | OpenAI | store: false を全リクエストに付与（データ保存無効） | | Anthropic | API 経由はデフォルトで学習不使用 | | Google | 有料 API はデフォルトで学習不使用 | | Perplexity | API はデフォルトで Zero Data Retention |

ZERO_DATA_RETENTION=true を設定すると、Vercel AI Gateway レベルの ZDR が有効になり、ZDR 契約済みプロバイダーにのみリクエストがルーティングされます。Perplexity は自前で ZDR を保証しているため Gateway ZDR の適用対象外です。

2. MCP 設定

npx で使う場合（推奨）

Claude Code

claude mcp add ai-gateway npx @ayatec/ai-gateway-mcp-server -e AI_GATEWAY_API_KEY=your-key

Claude Desktop / その他の MCP クライアント

{
  "mcpServers": {
    "ai-gateway": {
      "command": "npx",
      "args": ["@ayatec/ai-gateway-mcp-server"],
      "env": {
        "AI_GATEWAY_API_KEY": "your-key"
      }
    }
  }
}

ローカルビルドで使う場合

開発中のバージョンを使いたい場合や、ソースを修正して使いたい場合はこちら。

git clone https://github.com/ayatec/ai-gateway-mcp-server.git
cd ai-gateway-mcp-server
cp .env.example .env
# .env を編集して API キーを設定
pnpm install
pnpm build

Claude Code

claude mcp add ai-gateway node /path/to/ai-gateway-mcp-server/dist/index.js -e AI_GATEWAY_API_KEY=your-key

Claude Desktop / その他の MCP クライアント

{
  "mcpServers": {
    "ai-gateway": {
      "command": "node",
      "args": ["/path/to/ai-gateway-mcp-server/dist/index.js"],
      "env": {
        "AI_GATEWAY_API_KEY": "your-key"
      }
    }
  }
}

開発

コマンド

pnpm install        # 依存パッケージインストール
pnpm build          # ビルド
pnpm dev            # ウォッチモードでビルド
pnpm start          # サーバー起動（ビルド後）
pnpm dev:tool       # ツールの手動テスト
pnpm test           # テスト実行
pnpm test:watch     # テスト（ウォッチモード）
pnpm type-check     # 型チェック
pnpm lint           # ESLint実行
pnpm lint:fix       # ESLint自動修正
pnpm format         # Prettier実行
pnpm format:check   # フォーマットチェック

ローカルテスト

pnpm dev:tool で各ツールを個別にテストできます。

# ask（デフォルト: gpt-5.4）
pnpm dev:tool ask --question "TypeScriptの利点は？"

# ask（モデル指定）
pnpm dev:tool ask --question "Rustとは？" --model "anthropic/claude-sonnet-4.6"

# search（デフォルト: google/gemini-3-flash）
pnpm dev:tool search --query "Vercel AI SDK 最新情報"

# research（4モデル並列検索→統合、デフォルト）
pnpm dev:tool research --query "WebAssemblyの現状と将来"

# research（askモード、比較表示）
pnpm dev:tool research --query "関数型プログラミングの利点" --mode ask --synthesize false

# research（モデル指定）
pnpm dev:tool research --query "latest TypeScript features" --models '["openai/gpt-5.4","perplexity/sonar"]'

# list_models
pnpm dev:tool list_models
pnpm dev:tool list_models --provider openai
pnpm dev:tool list_models --capability search

リリース

Changesets でバージョン管理しています。

1. changeset ファイルを作成して main に push
2. GitHub Actions が自動で CHANGELOG 更新・バージョンバンプ・npm publish

技術スタック

• TypeScript (ESM, NodeNext, strict)
• Vercel AI SDK -- gateway プロバイダーで全モデルに統一アクセス
• MCP SDK -- Model Context Protocol サーバー実装
• Zod -- スキーマバリデーション
• Vitest -- テスト
• Changesets -- バージョン管理・CHANGELOG 自動生成

ライセンス

MIT