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Starte eine kostenlose Testphase auf cloud.anythingmcp.com, füge OpenRouter mit einem Klick hinzu und richte deinen KI-Client (Claude, ChatGPT, Copilot oder Cursor) auf den erzeugten MCP-Endpoint. Kein Docker, kein git clone, keinerlei Entwicklungserfahrung nötig.
Zusammenfassung
OpenRouter, eine API für Hunderte KI-Modelle: den Modellkatalog mit Preisen, Anbietern, Benchmarks und Rankings durchsuchen, die Ausgaben des Keys prüfen, frühere Generierungen nachschlagen und Chat Completions, Embeddings und Bildanfragen an jedes Modell senden.
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Beispiel-Prompts für OpenRouter
Klick auf einen Prompt, um ihn zu kopieren. In Claude, ChatGPT, Cursor, Gemini, Copilot oder OpenClaw einfügen — und gegen diesen Connector laufen lassen.
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OpenRouter + Meta Muse
OpenRouter, eine API für Hunderte KI-Modelle: den Modellkatalog mit Preisen, Anbietern, Benchmarks und Rankings durchsuchen, die Ausgaben des Keys prüfen, frühere Generierungen nachschlagen und Chat Completions, Embeddings und Bildanfragen an jedes Modell senden.
Voraussetzungen
Die vollständige Setup-Anleitung ist in den Connector eingebaut (im Store sichtbar, wenn du den Connector auswählst). Benötigte Umgebungsvariablen für diesen Connector:
OPENROUTER_API_KEY
Schritt 1 — Zugangsdaten holen
Die Einrichtung dauert etwa 2 Minuten. Du brauchst ein OpenRouter-Konto.
- Melde dich unter https://openrouter.ai an und lade unter Settings, Credits Guthaben auf. Kostenlose
:free-Modelle funktionieren ohne Guthaben, mit Tageslimits. - Öffne Settings, API Keys (https://openrouter.ai/settings/keys), klick auf Create Key, gib einen Namen und, dringend empfohlen, ein Credit Limit an: Der Key kann das Kontoguthaben bis zu diesem Limit ausgeben.
- Füge den Key, der mit
sk-or-v1-beginnt, inOPENROUTER_API_KEYein. Er wird alsAuthorization: Bearergesendet. Ein Management-Key funktioniert hier nicht. Anfragen tragen die HeaderHTTP-RefererundX-OpenRouter-Title, die AnythingMCP auf OpenRouter als aufrufende App nennen. - Installiere den Connector und rufe
openrouter_get_current_keyauf, um den Key zu prüfen.
Was er liest (kostenlos):
- Den Modellkatalog mit
openrouter_list_models: Modell-IDs, Kontextlänge, Preise, Ein- und Ausgabemodalitäten, unterstützte Parameter und Reasoning-Unterstützung, mit Filtern wieq,category,supported_parameters=tools,max_priceundcontextund serverseitiger Sortierung wiesort=pricing-low-to-high.openrouter_list_user_modelszeigt die Modelle, die dieser Key unter den Anbieter-Präferenzen, Datenschutzeinstellungen und Guardrails des Kontos wirklich nutzen darf. - Ein Modell mit
openrouter_get_model, die Anbieter-Endpunkte, die es bedienen, mitopenrouter_list_model_endpoints(Preis, Kontext- und Ausgabelimits, Quantisierung, Status, Uptime, Latenz und Durchsatz der letzten 30 Minuten) undopenrouter_list_providersfür Anbieter-Slugs, Firmensitz, Rechenzentrumsländer und Links zu den Richtlinien. - Qualität und Beliebtheit:
openrouter_list_benchmarks(Artificial Analysis, Design Arena und OpenRouters eigene Evals) undopenrouter_get_model_rankings(Top 50 Modelle nach Tokens pro Tag, Woche oder Monat, Daten ab 2025-01-01). - Ausgaben:
openrouter_get_current_keyzeigt das Limit des Keys,limit_remaining, die Nutzung heute, diese Woche, diesen Monat und insgesamt, Budgets und den Free-Tier-Status.openrouter_get_generationliefert die genauen Kosten, Tokens, Latenz und den Anbieter eines Aufrufs (seine ID ist dieidder Completion und kann ein paar Sekunden brauchen, bis sie erscheint), undopenrouter_get_generation_contentden gespeicherten Prompt und die Ausgabe, wenn Prompt-Logging aktiv ist.
Was Geld kostet: openrouter_chat_completion (mit model und messages; models ergänzt Fallbacks, provider steuert das Routing nach Reihenfolge, only, Preis oder Durchsatz, data_collection: deny oder zdr, response_format verlangt JSON, reasoning setzt den Aufwand), openrouter_create_embeddings und openrouter_generate_image (als Bildinhalt zurückgegeben). Sie werden dem Konto berechnet, außer bei einem :free-Modell. Alle Tools sind bei der Installation aktiv, deshalb bestätigt die KI Modell und Zweck vor größeren oder wiederholten Aufrufen und setzt max_completion_tokens, um eine Antwort zu begrenzen.
Datenformate: Modell-IDs sind author/slug (openai/gpt-4o), mit den Varianten :free (kostenlos, mit Rate Limit), :online (Websuche), :nitro (schnellster Anbieter), :floor (günstigster) und :thinking. Katalogpreise sind Strings in USD pro Token ("0.0000025" sind 2,50 USD pro Million Tokens); request und image gelten pro Anfrage oder pro Bild. Die max_price-Filter und das Routing-max_price nehmen USD pro Million Tokens. Kosten und Nutzung in Key- und Generierungsantworten sind in USD. Eine Completion liefert choices[0].message.content, einen finish_reason (stop, length beim Erreichen des Token-Limits, tool_calls, content_filter), usage mit Token-Zahlen und cost sowie provider. created ist in Unix-Sekunden, Datumswerte sind UTC.
Blättern: Die Modelllisten liefern standardmäßig 50 Modelle; die KI übergibt offset 50, 100 usw. mit demselben limit, bis eine Seite kürzer zurückkommt, und nutzt lieber Filter und sort, als den ganzen Katalog zu lesen.
Limits: :free-Modelle erlauben 20 Anfragen pro Minute und 50 pro Tag, oder 1.000 pro Tag, sobald jemals 10 USD Guthaben gekauft wurden. Bezahlte Modelle sind durch das Kontoguthaben, das Credit Limit des Keys und von einem Organisations-Admin gesetzte Budgets begrenzt. Benchmarks erlauben 30 Anfragen pro Minute und Key.
Häufige Fehler: 401 bedeutet einen ungültigen oder deaktivierten Key. 402 heißt, das Guthaben reicht nicht oder das Limit des Keys ist aufgebraucht (error.metadata.limit_source sagt, welches; lade Guthaben auf oder erhöhe das Limit). 403 ist eine Sperre durch Guardrail oder Moderation, 404 ein unbekanntes Modell oder eine unbekannte Generierung, 408 ein Timeout, 429 ein Rate Limit (warten oder eine bezahlte Variante nutzen), 502 ein Fehler beim Anbieter des Modells und 503 kein Anbieter, der die Routing-Anforderungen erfüllt (provider lockern). Ein Anbieterfehler während der Generierung kann mit HTTP 200 und einem error-Objekt kommen; er wird als fehlgeschlagener Aufruf gemeldet.
Der Connector zeigt weder das Guthaben des ganzen Kontos noch Aktivitätsberichte oder Analysen und verwaltet keine Keys, denn dafür braucht es einen eigenen Management-Key. Streaming, der alte Text-Completions-Endpunkt, Batches, Video und Audio sind ebenfalls nicht enthalten.
Schritt 2 — Adapter installieren
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/HelpCode-ai/anythingmcp/main/docker-compose.quickstart.yml -o docker-compose.yml
printf 'JWT_SECRET=%s\nENCRYPTION_KEY=%s\n' "$(openssl rand -hex 32)" "$(openssl rand -hex 32)" > .env
docker compose up -d
Schritt 3 — Connector in Muse hinzufügen
Deine Server-URL: Öffne in AnythingMCP MCP Servers → den Server, auf dem dieser Connector liegt, und kopiere seine URL (
https://cloud.anythingmcp.com/mcp/…). Setze sie überall ein, wo diese AnleitungYOUR_SERVER_IDzeigt.
Muse bindet Remote-MCP-Server als Custom Connectors ein und meldet sich per OAuth bei ihnen an.
- Öffne in Muse Settings → Connectors und wähle Add custom connector.
- Füge die MCP-Server-URL
https://cloud.anythingmcp.com/mcp/YOUR_SERVER_IDein. - Muse öffnet die Anmeldeseite von AnythingMCP: Melde dich an und bestätige den Zugriff.
- Bitte Muse im Chat um etwas, wofür es die
OpenRouter-Tools braucht.
Du kannst den Connector auch per Chat einrichten, im Web, in den Apps für iOS und Android oder in WhatsApp. Schick Muse diese Nachricht:
Create a Custom Connector for a new remote MCP server, then connect to it:
Name: AnythingMCP
Transport: remote streamable HTTP
URL: https://cloud.anythingmcp.com/mcp/YOUR_SERVER_ID
Auth: OAuth
Du hostest selbst? Nimm statt https://cloud.anythingmcp.com die öffentliche HTTPS-Adresse deiner Instanz. Muse verbindet sich aus der Cloud von Meta, localhost funktioniert deshalb nicht.
Verfügbare Tools
| Tool | What it does |
|---|---|
openrouter_list_models | Search the OpenRouter model catalog (public, no cost): model ids, context length, prices per token, input and output modalities, supported… |
openrouter_list_user_models | List the models this API key may actually use, after the account's provider preferences, privacy settings and guardrails are applied |
openrouter_get_model | Full details of one model by author and slug (openai/gpt-4o): description, context length, pricing, modalities, supported and default… |
openrouter_list_model_endpoints | List the provider endpoints that serve one model: provider name and tag, price per token, context and output limits, quantization… |
openrouter_list_providers | List the inference providers OpenRouter routes to, with slug, name, headquarters, datacenter countries and links to their privacy policy… |
openrouter_list_benchmarks | Benchmark scores of models from Artificial Analysis (intelligence, coding and agentic indices), Design Arena (ELO) and OpenRouter's own… |
openrouter_get_model_rankings | Public OpenRouter usage rankings: the top 50 models by tokens processed per day, week or month, plus one aggregated other row per period… |
openrouter_get_current_key | Spending and limits of the API key in use: label, credit limit and what remains of it, reset interval, usage today, this week, this month… |
openrouter_get_generation | Cost and metadata of one past generation by its id: model, provider that served it, total cost in USD, prompt, completion and reasoning… |
openrouter_get_generation_content | The stored prompt, completion, reasoning and error of one past generation by its id |
openrouter_chat_completion | Send a conversation to a model and return its reply (non-streaming) |
openrouter_create_embeddings | Turn one text or a list of texts into embedding vectors with an embeddings model |
openrouter_generate_image | Generate images from a text prompt with an image model and return them as images |
Beispiel-Prompts
- „Welche Modelle mit Tool Calling und mindestens 128K Kontext kosten weniger als 1 USD pro Million Eingabe-Tokens?“
- „Vergleich die Anbieter, die deepseek/deepseek-chat bedienen, nach Preis, Uptime und Durchsatz.“
- „Wie viel hat dieser API-Key diesen Monat ausgegeben, und wie viel von seinem Limit ist noch übrig?“
- „Lass google/gemini-2.5-flash diesen Text in fünf Stichpunkten zusammenfassen, mit höchstens 500 Ausgabe-Tokens.“
- „Welche Modelle sind diese Woche nach Tokens in den Top 10, und wie schneiden sie in den Coding-Benchmarks ab?“
FAQ
Wo ist Muse verfügbar? Meta bietet Muse derzeit in den USA und in Kanada an, im Web, in den Apps für iOS und Android und in WhatsApp.
Prüft Meta diesen Connector? Nein. Meta prüft Custom Connectors nicht. Muse sieht nur die Tools, die du in AnythingMCP für diesen MCP-Server eingeschaltet hast, und du kannst den Connector jederzeit unter Settings → Connectors trennen.
Nächste Schritte
- Connector-Startseite
- Mit Claude verbinden
- Mit ChatGPT verbinden
- Mit Cursor verbinden
- Mit Gemini verbinden
- Mit Microsoft Copilot verbinden
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