Claude Code Router 如何把自定义 MCP 工具接入 Fusion 模型并验证 Discover tools【免费下载链接】claude-code-routerOne local control plane for every AI agent: route across models, fuse new capabilities, orchestrate tools, and stay fully in control.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/cl/claude-code-router在 claude-code-routerCCR里如果你有一个已经稳定使用的文本模型想让它能调用本地脚本、内部系统或远程服务可以把这些能力包装成 MCP 工具接入一个 Fusion 模型。Fusion 的工作方式是基础模型继续负责推理、写作和代码生成CCR 在需要时调用 MCP 工具把结果整理进上下文再交回基础模型完成回答。保存后的 Fusion 模型会像普通模型一样出现在路由和配置中可以把它选为 Agent 模型或路由目标。这篇文章的目标就是一条线新建或编辑 Fusion 模型通过Add custom MCP接入自定义 MCP 服务然后用Discover tools确认工具确实被读取到。前置条件已在 CCR 中配置好供应商和模型至少有一个可用作基础模型的文本模型Fusion 模型要在此基础上组合能力。要接入的 MCP server 本身可用本地命令行工具能启动或远程 MCP 服务地址可达。参考文档Fusion 组合模型、自定义 MCP 工具、ToolHub、常见问题排查。在 Fusion 模型中添加自定义 MCP添加入口在 Fusion 模型的Tools区域可以选择内置工具或点击Add custom MCP接入自定义服务。自定义 MCP 支持三种方式stdio本地命令行工具。streamable-http / sse远程 MCP 服务。Discover tools读取 MCP server 暴露的工具。操作步骤新建或编辑一个 Fusion 模型。在Tools中点击Add custom MCP选择 transport本地脚本选stdio远程服务选streamable-http或sse。填写 MCP server 配置。CCR 文档中对 MCP server 配置项的完整描述在 ToolHub 页面ToolHub 文档stdio需要Command启动命令例如npx、node、python、Arguments命令参数、可选的Working directory、Stdio message mode默认content-length如果 server 使用逐行 JSON 则选newline-json和Environment variables只放这个 MCP server 需要的变量。streamable-http / sse需要填写 URL鉴权可以用API key直接保存在配置中、API key env从环境变量读取或Headers自定义请求头。如果远程服务启动慢或请求耗时长可以单独调高该 server 的Startup timeout或Request timeout。保存 Fusion 模型。文档中给出的stdio配置示例来自 ToolHub 的 JSON 示例说明 MCP server 的结构替换为你自己的命令和路径{ name: filesystem, transport: stdio, command: npx, args: [-y, modelcontextprotocol/server-filesystem, /tmp], env: {}, stdioMessageMode: content-length, requestTimeoutMs: 30000, startupTimeoutMs: 600000 }远程 server 的鉴权示例字段文档示例{ name: my-remote-mcp, transport: streamable-http, url: https://example.com/mcp }其中url需要替换为你自己的远程 MCP 服务地址鉴权按上文三选一配置。保存后该 Fusion 模型就像普通模型一样出现在路由和配置中。下一步是把它选为 Agent 模型或路由目标让实际请求经过这个模型。用 Discover tools 验证工具已生效Discover tools的作用是读取 MCP server 暴露的工具。验证要点是添加自定义 MCP 后用 Discover tools 确认 MCP server 暴露的工具能被返回。如果模型没有调用任何工具常见问题排查 给出的检查顺序是Fusion 工具是否已启用。Vision model 或搜索服务 Key 是否已配置如果你同时组合了视觉或搜索能力。MCP 的 Discover tools 是否返回了工具。timeout 是否设置得太短。也就是说验证失败时先确认工具链路本身Fusion 工具已启用、Discover tools 有返回、超时设置足够再去看模型侧行为。Fusion 自定义 MCP 与 ToolHub 的边界两者都能接入 MCP但服务的位置不同ToolHub 文档 中的对比表能力ToolHubFusion 自定义 MCP 工具使用入口Agent 侧的ccr-toolhubMCP server某个 Fusion 模型内部能力工具选择每个任务动态检索并返回工具包模型配置中固定选择工具适合场景MCP server 很多、工具目录经常变化、希望 Agent 自主发现能力给某个模型补一组明确工具可见范围通过 CCR 打开的 Claude Code 或 Codex 配置选择该 Fusion 模型的路由或 Agent本文场景是给某个 Fusion 模型补一组明确工具所以走 Fusion 的Add custom MCP如果工具目录很大、变化频繁应该改用 ToolHub两者不要混在同一条路径里。完成判断接入完成的标志是Fusion 模型保存成功并出现在路由配置中Discover tools 能列出该 MCP server 暴露的工具请求经过该 Fusion 模型后模型会按需调用工具并把结果带入上下文。工具链路异常时按上文四步顺序定位工具启用状态、相关 Key 配置、Discover tools 返回结果、timeout 设置。【免费下载链接】claude-code-routerOne local control plane for every AI agent: route across models, fuse new capabilities, orchestrate tools, and stay fully in control.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/cl/claude-code-router创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考 Claude Code Router 如何把自定义 MCP 工具接入 Fusion 模型并验证 Discover tools
Claude Code Router 如何把自定义 MCP 工具接入 Fusion 模型并验证 Discover tools【免费下载链接】claude-code-routerOne local control plane for every AI agent: route across models, fuse new capabilities, orchestrate tools, and stay fully in control.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/cl/claude-code-router在 claude-code-routerCCR里如果你有一个已经稳定使用的文本模型想让它能调用本地脚本、内部系统或远程服务可以把这些能力包装成 MCP 工具接入一个 Fusion 模型。Fusion 的工作方式是基础模型继续负责推理、写作和代码生成CCR 在需要时调用 MCP 工具把结果整理进上下文再交回基础模型完成回答。保存后的 Fusion 模型会像普通模型一样出现在路由和配置中可以把它选为 Agent 模型或路由目标。这篇文章的目标就是一条线新建或编辑 Fusion 模型通过Add custom MCP接入自定义 MCP 服务然后用Discover tools确认工具确实被读取到。前置条件已在 CCR 中配置好供应商和模型至少有一个可用作基础模型的文本模型Fusion 模型要在此基础上组合能力。要接入的 MCP server 本身可用本地命令行工具能启动或远程 MCP 服务地址可达。参考文档Fusion 组合模型、自定义 MCP 工具、ToolHub、常见问题排查。在 Fusion 模型中添加自定义 MCP添加入口在 Fusion 模型的Tools区域可以选择内置工具或点击Add custom MCP接入自定义服务。自定义 MCP 支持三种方式stdio本地命令行工具。streamable-http / sse远程 MCP 服务。Discover tools读取 MCP server 暴露的工具。操作步骤新建或编辑一个 Fusion 模型。在Tools中点击Add custom MCP选择 transport本地脚本选stdio远程服务选streamable-http或sse。填写 MCP server 配置。CCR 文档中对 MCP server 配置项的完整描述在 ToolHub 页面ToolHub 文档stdio需要Command启动命令例如npx、node、python、Arguments命令参数、可选的Working directory、Stdio message mode默认content-length如果 server 使用逐行 JSON 则选newline-json和Environment variables只放这个 MCP server 需要的变量。streamable-http / sse需要填写 URL鉴权可以用API key直接保存在配置中、API key env从环境变量读取或Headers自定义请求头。如果远程服务启动慢或请求耗时长可以单独调高该 server 的Startup timeout或Request timeout。保存 Fusion 模型。文档中给出的stdio配置示例来自 ToolHub 的 JSON 示例说明 MCP server 的结构替换为你自己的命令和路径{ name: filesystem, transport: stdio, command: npx, args: [-y, modelcontextprotocol/server-filesystem, /tmp], env: {}, stdioMessageMode: content-length, requestTimeoutMs: 30000, startupTimeoutMs: 600000 }远程 server 的鉴权示例字段文档示例{ name: my-remote-mcp, transport: streamable-http, url: https://example.com/mcp }其中url需要替换为你自己的远程 MCP 服务地址鉴权按上文三选一配置。保存后该 Fusion 模型就像普通模型一样出现在路由和配置中。下一步是把它选为 Agent 模型或路由目标让实际请求经过这个模型。用 Discover tools 验证工具已生效Discover tools的作用是读取 MCP server 暴露的工具。验证要点是添加自定义 MCP 后用 Discover tools 确认 MCP server 暴露的工具能被返回。如果模型没有调用任何工具常见问题排查 给出的检查顺序是Fusion 工具是否已启用。Vision model 或搜索服务 Key 是否已配置如果你同时组合了视觉或搜索能力。MCP 的 Discover tools 是否返回了工具。timeout 是否设置得太短。也就是说验证失败时先确认工具链路本身Fusion 工具已启用、Discover tools 有返回、超时设置足够再去看模型侧行为。Fusion 自定义 MCP 与 ToolHub 的边界两者都能接入 MCP但服务的位置不同ToolHub 文档 中的对比表能力ToolHubFusion 自定义 MCP 工具使用入口Agent 侧的ccr-toolhubMCP server某个 Fusion 模型内部能力工具选择每个任务动态检索并返回工具包模型配置中固定选择工具适合场景MCP server 很多、工具目录经常变化、希望 Agent 自主发现能力给某个模型补一组明确工具可见范围通过 CCR 打开的 Claude Code 或 Codex 配置选择该 Fusion 模型的路由或 Agent本文场景是给某个 Fusion 模型补一组明确工具所以走 Fusion 的Add custom MCP如果工具目录很大、变化频繁应该改用 ToolHub两者不要混在同一条路径里。完成判断接入完成的标志是Fusion 模型保存成功并出现在路由配置中Discover tools 能列出该 MCP server 暴露的工具请求经过该 Fusion 模型后模型会按需调用工具并把结果带入上下文。工具链路异常时按上文四步顺序定位工具启用状态、相关 Key 配置、Discover tools 返回结果、timeout 设置。【免费下载链接】claude-code-routerOne local control plane for every AI agent: route across models, fuse new capabilities, orchestrate tools, and stay fully in control.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/cl/claude-code-router创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考