MCP 所需的大语言模型Link to heading

在 MCP（Model Context Protocol） 的使用中，并非所有大语言模型都能很好地胜任。目前可免费使用的大语言模型可以通过 OpenRouter 获取。

从实践来看，只有较高级的模型才能更好地配合 MCP。下面这张来自 Cursor 的模型支持图可以作为参考：

有趣的是，在这张图中最便宜的竟然是 OpenAI 的 o3-mini 😅

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模型实际使用体验Link to heading

• DeepSeek R1 满血版（671B） 实测完全可以调用 MCP，表现稳定。

• 阿里云 Llama-R1-Distill-70B 平时对话体验还行，但在 MCP 场景下能力不足。

• Gemini-2.5-Pro-Exp-03-25 可在 Google AI 官网免费使用，每天提供 1500 次调用额度。 同时，OpenRouter 上也能找到 Gemini 2.5 Pro 版本。

• OpenRouter 免费模型 包括 nvidia/llama-3.1-nemotron-ultra-253b-v1:free 以及 deepseek/deepseek-r1:free，均可用于 MCP。

需要注意的是，模型调用 MCP 的能力并不是简单的 0/1 开关。有些模型更“愿意”调用工具，或者说更“清楚”在什么场景下需要调用工具。

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自建接口的尝试Link to heading

为了降低成本并提高响应率，我尝试开发了一个 OpenAI 兼容接口，可调用 Duck.ai 上的所有模型。

• DuckAI 的 o3-mini 上下文长度较短，日常使用没问题，但在通过 cline 调用时会报错。
• 该接口未做鉴权，仅供学习和研究使用，有需要的朋友可以私信获取。

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游戏场景下的应用Link to heading

为了让大语言模型在游戏设定中更自然，可以使用 Silly Tavern 的角色卡和世界书功能，帮助模型补充：

• 角色设定
• 世界观与专有名词解释

相关资源：

• Silly Tavern GitHub
• 中文社区（类脑社区）：Discord 邀请链接

（注：服务并非常开，相关账号与链接可在群内获取）

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技术资料整理Link to heading

以下是一些与 MCP 和大语言模型相关的技术链接：

• MCP 技术文档

  • MCP 简介
  • SSE 模式说明
  • 官方规范文档
  • OpenAI MCP SSE 示例

• 超长上下文模型

  • Qwen Agent

• 语音识别

  • Whisper X
  • Faster-Whisper

• 低成本多模态模型

  • Qwen2.5-Omni-7B (HuggingFace)
  • Qwen2.5-Omni GitHub