什么是 MCP 服务器？
Model Context Protocol（MCP）是一套标准，让 AI agent 经同一接口调用外部工具和资源，而不是每个 agent 为每个服务手写胶水。客户端——Claude Desktop、Claude Code、Cursor、OpenCode，或自定义 agent——连上 MCP 服务器，拿到可调用工具目录，每项有名称、描述和 schema。Agent 决定何时调用；服务器做事并返回结果。
AnyRouter 跑这样一台服务器，把工作区——模型、key、预设、额度、会话、系统状态——暴露成 JSON-RPC 工具。不必脚本查余额或列模型，助手经一个稳定端点直接调工具：
https://anyrouter.dev/api/v1/mcp它在 Streamable HTTP 传输上说 JSON-RPC 2.0，标准 MCP 客户端指过去即可，不用定制代码。
Agent 能调哪些工具？
服务器露出一份小而有范围的工具目录——够 agent 代管工作区，又看不到账户密码或整套 API：
| Tool | 用途 | Scope |
|---|---|---|
| list_models | 搜索模型目录 | None |
| get_credits | 余额和累计用量 | read:credits |
| list_keys / create_key / revoke_key | 管理 LLM API key | read/write:llm-keys |
| list_presets | 列出工作区预设 | read:presets |
| list_conversations | 搜索工作区会话 | read:llm-keys |
| get_system_status | API、供应商、冒烟测试的健康快照 | None |
目录里故意没有 chat 工具——推理走 Chat Completions、Messages 或 Responses，所以调 MCP 的 agent 和调模型的 agent 共用同一账户，MCP 层不坐在 token 路径上。
一步接上客户端
把 MCP 客户端指到端点，鉴权一次。多数桌面客户端读一小块 JSON；下面形状适用于支持 Streamable HTTP 的 Claude Desktop 风格客户端：
{
"mcpServers": {
"anyrouter": {
"url": "https://anyrouter.dev/api/v1/mcp",
"headers": {
"Authorization": "Bearer ak_your_management_key"
}
}
}
}鉴权是 OAuth 2.1 bearer token，或一把静态 key：LLM key（sk-ar-v1-…，只给 list_models）或带所需 scope 的管理 key（ak_…）。Claude Desktop、Claude Code、Cursor 和 OpenCode 的逐客户端设置在 /docs/api-reference/mcp。
托管访问，不是每个客户端一份配置文件
OAuth 同意屏上用户选一包 scope——只读、标准或完整——并可以从客户端请求的范围降级；超出已授权包的工具调用返回 permission-denied，而不是默默成功。控制台 MCP Gateway 页是日常管理处：接客户端、看哪些工具暴露给哪个客户端，读你已经用于推理的同一审计轨迹——加或撤工具不必手改每个客户端配置文件。
MCP 管工作区；推理仍走 API
为管账户而连上 MCP 服务器的 agent，仍通过标准、兼容 OpenAI 的表面调模型——同一把 key、同一个 base URL：
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://anyrouter.dev/api/v1",
api_key="sk-ar-v1-...",
)
resp = client.chat.completions.create(
model="anthropic/claude-opus-4-8",
messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}],
)这种拆分是故意的：MCP 工具用来管理 agent 所在工作区，不是给 token 再加一跳。
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