Come collegare OpenRouter a Gemini via MCP

💡 Niente installazione? Vai direttamente su cloud.anythingmcp.com. Accedi, clicca Connectors → OpenRouter, inserisci le credenziali, genera una MCP API key e hai finito. Niente Docker, niente git clone, niente server locale.

OpenRouter + Gemini

OpenRouter, un'unica API per centinaia di modelli AI: cerca nel catalogo dei modelli con prezzi, provider, benchmark e classifiche, controlla quanto ha speso la chiave, consulta le generazioni passate e invia chat completion, embedding e richieste di immagini a qualsiasi modello.

Prerequisiti

Le istruzioni di setup complete sono incluse nel connettore stesso (visibili nello store quando lo selezioni). Le variabili d'ambiente richieste sono:

OPENROUTER_API_KEY

Step 1 — Ottieni le credenziali

La configurazione richiede circa 2 minuti. Ti serve un account OpenRouter.

1. Accedi a https://openrouter.ai e aggiungi credito in Settings, Credits. I modelli gratuiti :free funzionano senza credito, entro limiti giornalieri.
2. Apri Settings, API Keys (https://openrouter.ai/settings/keys), fai clic su Create Key, dai un nome e, caldamente consigliato, un credit limit: la chiave può spendere il saldo dell'account fino a quel limite.
3. Incolla la chiave, che inizia con sk-or-v1-, in OPENROUTER_API_KEY. Viene inviata come Authorization: Bearer. Una management key qui non funziona. Le richieste portano gli header HTTP-Referer e X-OpenRouter-Title, che indicano AnythingMCP come app chiamante su OpenRouter.
4. Installa il connettore ed esegui openrouter_get_current_key per verificare la chiave.

Cosa legge (gratis):

• Il catalogo dei modelli con openrouter_list_models: id dei modelli, lunghezza del contesto, prezzi, modalità di input e output, parametri supportati e supporto al reasoning, con filtri come q, category, supported_parameters=tools, max_price e context e ordinamento lato server come sort=pricing-low-to-high. openrouter_list_user_models mostra i modelli che questa chiave può davvero usare con le preferenze sui provider, le impostazioni di privacy e i guardrail dell'account.
• Un modello con openrouter_get_model, gli endpoint dei provider che lo servono con openrouter_list_model_endpoints (prezzo, limiti di contesto e output, quantizzazione, stato, uptime, latenza e throughput degli ultimi 30 minuti) e openrouter_list_providers per slug dei provider, sede, paesi dei datacenter e link alle policy.
• Qualità e popolarità: openrouter_list_benchmarks (Artificial Analysis, Design Arena e le eval di OpenRouter) e openrouter_get_model_rankings (i 50 modelli più usati per token al giorno, alla settimana o al mese, dati dal 2025-01-01).
• Spesa: openrouter_get_current_key mostra il limite della chiave, limit_remaining, il consumo di oggi, della settimana, del mese e totale, i budget e lo stato del piano gratuito. openrouter_get_generation dà costo esatto, token, latenza e provider di una chiamata (il suo id è l'id della completion e può comparire dopo qualche secondo), e openrouter_get_generation_content il prompt e l'output salvati quando il prompt logging è attivo.

Cosa costa: openrouter_chat_completion (con model e messages; models aggiunge fallback, provider guida il routing per ordine, only, prezzo o throughput, data_collection: deny o zdr, response_format chiede JSON, reasoning imposta lo sforzo), openrouter_create_embeddings e openrouter_generate_image (restituite come immagini). Vengono addebitate all'account, salvo che si usi un modello :free. Tutti gli strumenti sono attivi all'installazione, quindi l'AI conferma modello e scopo prima di chiamate grandi o ripetute e imposta max_completion_tokens per limitare una risposta.

Formati dei dati: gli id dei modelli sono author/slug (openai/gpt-4o), con le varianti :free (gratis, con rate limit), :online (ricerca web), :nitro (provider più veloce), :floor (più economico) e :thinking. I prezzi del catalogo sono stringhe in USD per token ("0.0000025" corrisponde a 2,50 USD per milione di token); request e image valgono per richiesta o per immagine. I filtri max_price e il max_price del routing accettano USD per milione di token. Costi e consumi nelle risposte su chiave e generazioni sono in USD. Una completion restituisce choices[0].message.content, un finish_reason (stop, length quando si raggiunge il limite di token, tool_calls, content_filter), usage con conteggi dei token e cost, e provider. created è in secondi Unix; le date sono UTC.

Paginazione: gli strumenti di elenco dei modelli restituiscono 50 modelli per impostazione predefinita; l'AI passa offset 50, 100 e così via con lo stesso limit finché una pagina torna più corta, e preferisce filtri e sort alla lettura dell'intero catalogo.

Limiti: i modelli :free consentono 20 richieste al minuto e 50 al giorno, oppure 1.000 al giorno una volta acquistati in totale 10 USD di credito. I modelli a pagamento sono limitati dal saldo dell'account, dal credit limit della chiave e dagli eventuali budget impostati da un amministratore dell'organizzazione. I benchmark consentono 30 richieste al minuto per chiave.

Errori comuni: 401 indica una chiave non valida o disattivata. 402 significa credito insufficiente o limite della chiave esaurito (error.metadata.limit_source dice quale; aggiungi credito o alza il limite). 403 è un blocco di guardrail o moderazione, 404 un modello o una generazione sconosciuti, 408 un timeout, 429 un rate limit (attendi o usa una variante a pagamento), 502 un errore del provider del modello e 503 nessun provider compatibile con i requisiti di routing (allenta provider). Un errore del provider durante la generazione può arrivare con HTTP 200 e un oggetto error; viene segnalato come chiamata fallita.

Il connettore non mostra il saldo dell'intero account, i report di attività o le analisi e non gestisce le chiavi, perché servirebbe una management key separata. Non espone nemmeno streaming, il vecchio endpoint di text completion, batch, video e audio.

Step 2 — Installa l'adapter

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

Step 3 — Aggiungi il connettore in Gemini

L'URL del tuo server: in AnythingMCP apri MCP Servers → il server su cui si trova questo connettore e copia il suo URL (https://cloud.anythingmcp.com/mcp/…). Usalo ovunque questa guida mostra YOUR_SERVER_ID.

Gemini CLI legge i server MCP da ~/.gemini/settings.json (su Windows %USERPROFILE%\.gemini\settings.json). Aggiungi:

{
  "mcpServers": {
    "anythingmcp": {
      "httpUrl": "https://cloud.anythingmcp.com/mcp/YOUR_SERVER_ID",
      "headers": { "X-API-Key": "YOUR_MCP_API_KEY" }
    }
  }
}

1. Crea una chiave API MCP in AnythingMCP da MCP Servers → il tuo server → API keys e incollala al posto di YOUR_MCP_API_KEY.
2. Salva il file e riavvia gemini.
3. Esegui /mcp in Gemini CLI (oppure gemini mcp list dal terminale): anythingmcp dovrebbe risultare connesso.
4. Inizia a scrivere prompt: Gemini CLI ora può chiamare i tool di OpenRouter.

Tool disponibili

Esempi di prompt

• "Quali modelli con tool calling e almeno 128K di contesto costano meno di 1 USD per milione di token in input?"
• "Confronta i provider che servono deepseek/deepseek-chat per prezzo, uptime e throughput."
• "Quanto ha speso questa chiave API questo mese, e quanto resta del suo limite?"
• "Chiedi a google/gemini-2.5-flash di riassumere questo testo in cinque punti, con al massimo 500 token in output."
• "Quali modelli sono nella top 10 per token questa settimana, e come vanno nei benchmark di coding?"

FAQ

Dove cerca i server MCP Gemini CLI? In ~/.gemini/settings.json per il tuo utente, oppure in .gemini/settings.json dentro un progetto. gemini mcp list mostra ogni server e se si connette.

Prossimi passi

• Landing del connettore
• Collegare a Claude
• Collegare a ChatGPT
• Collegare a Cursor
• Collegare a Meta Muse
• Collegare a Microsoft Copilot