インストール不要。2分以内に動きます。
cloud.anythingmcp.com で無料トライアルを開始し、OpenRouter をワンクリックで追加して、AI クライアント(Claude、ChatGPT、Copilot、Cursor)を生成された MCP エンドポイントに向けるだけ。Docker も git clone も、開発経験も不要です。
概要
数百の AI モデルを 1 つの API で使える OpenRouter:料金、プロバイダー、ベンチマーク、ランキングつきでモデルカタログを検索し、キーの支出を確認し、過去の生成を調べ、任意のモデルにチャット Completion、埋め込み、画像リクエストを送ります。
こう聞いてみよう
OpenRouter のサンプルプロンプト
プロンプトをクリックでコピー。Claude / ChatGPT / Cursor / Gemini / Copilot / OpenClaw に貼り付けて、このコネクターで実行できます。
Claude は AI のため誤ることがあります。回答をご確認ください。
💡 インストール不要? cloud.anythingmcp.com を直接利用してください。 サインインし、Connectors → OpenRouter をクリック、認証情報を貼り付け、MCP API キーを発行すれば完了です。Docker も
git cloneもローカルサーバーも不要。
OpenRouter + Cursor
数百の AI モデルを 1 つの API で使える OpenRouter:料金、プロバイダー、ベンチマーク、ランキングつきでモデルカタログを検索し、キーの支出を確認し、過去の生成を調べ、任意のモデルにチャット Completion、埋め込み、画像リクエストを送ります。
前提条件
完全なセットアップ手順はコネクタ自体に組み込まれています (ストアでコネクタを選択すると表示)。必要な環境変数:
OPENROUTER_API_KEY
ステップ 1 — 認証情報を取得
セットアップは約 2 分です。OpenRouter のアカウントが必要です。
- https://openrouter.ai にサインインし、Settings, Credits でクレジットを追加します。無料の
:freeモデルは、1 日の上限内ならクレジットなしで使えます。 - Settings, API Keys(https://openrouter.ai/settings/keys)を開き、**Create Key** をクリックして名前を付け、強く推奨される credit limit を設定します。キーはその上限までアカウント残高を使えます。
sk-or-v1-で始まるキーをOPENROUTER_API_KEYに貼り付けます。Authorization: Bearerとして送信されます。管理用キー(management key)はここでは使えません。リクエストには、OpenRouter 上で呼び出し元アプリとして AnythingMCP を示すHTTP-RefererとX-OpenRouter-Titleヘッダーが付きます。- コネクタをインストールし、
openrouter_get_current_keyを実行してキーを確認します。
読み取れるデータ(無料):
openrouter_list_modelsによるモデルカタログ:モデル ID、コンテキスト長、料金、入出力のモダリティ、対応パラメーター、reasoning 対応。q、category、supported_parameters=tools、max_price、contextなどのフィルターと、sort=pricing-low-to-highのようなサーバー側の並べ替えに対応します。openrouter_list_user_modelsは、アカウントのプロバイダー設定、プライバシー設定、ガードレールを適用したうえで、このキーが実際に使えるモデルを示します。openrouter_get_modelで 1 つのモデル、openrouter_list_model_endpointsでそれを提供するプロバイダーのエンドポイント(料金、コンテキストと出力の上限、量子化、ステータス、直近 30 分の稼働率、レイテンシ、スループット)、openrouter_list_providersでプロバイダーのスラッグ、本社所在地、データセンターの国、ポリシーへのリンク。- 品質と人気:
openrouter_list_benchmarks(Artificial Analysis、Design Arena、OpenRouter 独自の評価)とopenrouter_get_model_rankings(日・週・月ごとのトークン数上位 50 モデル、2025-01-01 以降のデータ)。 - 支出:
openrouter_get_current_keyは、キーの上限、limit_remaining、今日・今週・今月・累計の利用額、予算、無料枠の状態を示します。openrouter_get_generationは 1 回の呼び出しの正確な費用、トークン数、レイテンシ、プロバイダーを返し(ID は Completion のidで、表示されるまで数秒かかることがあります)、openrouter_get_generation_contentはプロンプトのログ記録が有効な場合に保存されたプロンプトと出力を返します。
費用がかかるもの: openrouter_chat_completion(model と messages を指定。models でフォールバックを追加し、provider で順序、only、料金やスループット、data_collection: deny、zdr によるルーティングを制御し、response_format で JSON を求め、reasoning で推論の強さを設定)、openrouter_create_embeddings、openrouter_generate_image(画像として返されます)。:free モデル以外はアカウントに課金されます。すべてのツールはインストール時からオンなので、AI は大きな呼び出しや繰り返しの前にモデルと目的を確認し、max_completion_tokens で応答の長さを抑えます。
データ形式: モデル ID は author/slug(openai/gpt-4o)で、バリアントには :free(無料、レート制限あり)、:online(Web 検索)、:nitro(最速のプロバイダー)、:floor(最安)、:thinking があります。カタログの料金は 1 トークンあたりの USD の文字列です("0.0000025" は 100 万トークンあたり 2.50 USD)。request と image はリクエストあたり、画像あたりの料金です。max_price フィルターとルーティングの max_price は 100 万トークンあたりの USD で指定します。キーと生成の応答に含まれる費用と利用額は USD です。Completion は choices[0].message.content、finish_reason(stop、トークン上限に達した場合の length、tool_calls、content_filter)、トークン数と cost を含む usage、provider を返します。created は Unix 秒、日付は UTC です。
ページング: モデル一覧のツールは既定で 50 件を返します。AI は同じ limit のまま offset を 50、100 と増やし、ページが短くなったら止めます。カタログ全体を読むより、フィルターと sort を優先します。
制限: :free モデルは毎分 20 リクエスト、1 日 50 リクエストまでで、これまでに 10 USD 以上のクレジットを購入していれば 1 日 1,000 リクエストになります。有料モデルは、アカウント残高、キーの credit limit、組織の管理者が設定した予算で制限されます。ベンチマークはキーごとに毎分 30 リクエストまでです。
よくあるエラー: 401 はキーが無効か無効化されていることを意味します。402 はクレジット不足か、キーの上限を使い切ったことです(どちらかは error.metadata.limit_source に出ます。クレジットを追加するか上限を上げてください)。403 はガードレールかモデレーションによるブロック、404 は存在しないモデルか生成、408 はタイムアウト、429 はレート制限(待つか、有料のバリアントを使います)、502 はモデルのプロバイダーの障害、503 はルーティング条件に合うプロバイダーがないこと(provider を緩めます)です。生成中のプロバイダーエラーは HTTP 200 と error オブジェクトで返ることがあり、失敗した呼び出しとして報告されます。
このコネクタは、アカウント全体のクレジット残高、アクティビティレポート、分析、キー管理には対応しません。これらには別の管理用キーが必要です。ストリーミング、旧来のテキスト Completion エンドポイント、バッチ、動画、音声も公開していません。
ステップ 2 — アダプターをインストール
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
ステップ 3 — Cursor にコネクタを追加
サーバーURL: AnythingMCP で MCP Servers を開き、このコネクタがあるサーバーを選んで URL(
https://cloud.anythingmcp.com/mcp/…)をコピーします。このガイドでYOUR_SERVER_IDと表示されている箇所に使ってください。
Cursor は ~/.cursor/mcp.json から MCP サーバーを読み込みます。次のエントリを追加してください:
{
"mcpServers": {
"anythingmcp": {
"url": "https://cloud.anythingmcp.com/mcp/YOUR_SERVER_ID",
"headers": { "X-API-Key": "YOUR_MCP_API_KEY" }
}
}
}
- AnythingMCP の MCP Servers → 対象のサーバー → API keys で MCP API キーを作成し、
YOUR_MCP_API_KEYと置き換えます。 - ファイルを保存し、Cursor を再起動します。
- Cursor → Settings → MCP を開き、
anythingmcpが一覧にあり接続済みであることを確認します。 - チャットを始めましょう。エージェントが
OpenRouterのツールを呼び出せるようになりました。
利用可能なツール
| 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 |
プロンプトの例
- 「ツール呼び出しに対応し、コンテキストが 128K 以上で、入力 100 万トークンあたり 1 USD 未満のモデルはどれですか?」
- 「deepseek/deepseek-chat を提供するプロバイダーを、料金、稼働率、スループットで比較してください。」
- 「この API キーは今月いくら使いましたか?上限はあとどれだけ残っていますか?」
- 「google/gemini-2.5-flash にこのテキストを 5 つの箇条書きで要約させてください。出力は最大 500 トークンで。」
- 「今週トークン数でトップ 10 に入っているモデルはどれで、コーディングのベンチマークではどんなスコアですか?」
FAQ
Cursor の無料プランでカスタム MCP サーバーは使えますか? はい。MCP は Hobby、Pro、Business の各プランで利用できます。
次のステップ
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