fjgbue/claude-delegator-deepseek-mcp
Инструмент перехватывает тяжелые задачи Claude Code (аудит больших файлов, длинная генерация, сложные рассуждения) и отправляет их на выполнение к дешёвым провайдерам через MCP-протокол, возвращая результат обратно без выхода из сессии. Включает интерактивный установщик, автомат-запрос ('Delegate to X? (y/n)') перед дорогими операциями и построчный отчёт о расходах для каждого вызова.
Технологии: JavaScript, Node.js, MCP Protocol, API-keys ring, OpenAI-compatible endpoints
Как применить
1. Установить пакет npm claude-code-deepseek-delegator в тестовом окружении и воспроизвести базовый сценарий делегации для аудита контента (например, проанализировать 10 страниц конкурентов стоматологии через DeepSeek). 2. Оценить совместимость с локальными Python-скриптами через цепочку: Python-агент вызывает Claude Code, который делегирует задачу дешёвой модели — смоделировать реальный SEO-пайплайн. 3. Если интеграция усложняется — зафиксировать концепцию и реализовать кастомный MCP-сервер на Python (FastAPI + LiteLLM) с тем же паттерном мультипровайдерного роутинга для собственного продукта.
Нужна такая штука для вашего бизнеса? Разберём вместе →
Похожие инструменты
modelcontextprotocol/python-sdk
Официальный Python SDK для реализации серверов и клиентов по протоколу Model Context Protocol (MCP).
skynetcmd/m3-memory
M3 Memory — это локальный фреймворк памяти для MCP-агентов, реализующий гибридный поиск (FTS5 + векторный + MMR) и предоставляющий 105 инструментов для сохранения и извлечения долгосрочного контекста AI-агентами.
unifapi-agent/agents
UnifAPI Agents — это открытый набор MCP-скиллов для AI-ассистентов (Claude, ChatGPT, Codex и др.), которые через публичные API выполняют SEO-аудиты, проверку GEO/AI-видимости, мониторинг бренда, оценку цен KOL и конкурентный анализ из публичных данных.