OpenRouter MCP Server는 코딩 에이전트가 OpenRouter의 최신 모델 카탈로그, 가격, 벤치마크, 문서, 테스트 추론을 MCP 도구로 호출하게 해주는 원격 서버다. 모델 선택을 “기억에 의존한 추천”이 아니라 현재 가격·성능·제공자 상태를 조회하는 작업으로 바꾼다.
왜 필요한가
코딩 에이전트는 특정 모델이 코딩에 강한지, JSON schema를 잘 지키는지, 입력 토큰 가격이 얼마인지 자주 물어본다. 그러나 모델 정보는 빠르게 바뀐다. OpenRouter MCP는 이 정보를 에이전트가 직접 조회하게 만들어 모델 선택과 API 통합 작업의 컨텍스트 스위칭을 줄인다.
제공 도구
| 도구 | 용도 |
|---|---|
models-list | 가격, 컨텍스트 길이, 모달리티, 모델 패밀리 기준 검색 |
model-get | 특정 모델의 기능, 가격, 지원 파라미터 확인 |
model-endpoints | 제공자별 가격·지연 시간·처리량 확인 |
benchmarks | Artificial Analysis, Design Arena 등 벤치마크 조회 |
chat-send | 특정 모델로 테스트 추론 실행 |
docs-search | OpenRouter 문서 검색 |
설치 예시
codex mcp add openrouter --url https://mcp.openrouter.ai/mcp
codex mcp login openrouterOAuth 로그인은 전용 API 키를 발급하며, 승인 화면에서 지출 한도를 설정할 수 있다. 원문 기준 기본 키는 7일 만료와 $10 spend cap으로 설명된다.
어디에 적합한가
- 한 프로젝트에서 OpenAI, Anthropic, Google, DeepSeek, GLM 등 여러 모델을 비교해야 할 때
- agent-as-a-router처럼 작업별 모델 라우팅을 실험할 때
- 비용 제한이 있는 코딩 에이전트 하네스에서 모델 추천 근거를 남기고 싶을 때
관련 문서
- mcp — 에이전트와 외부 시스템을 연결하는 표준 프로토콜
- litellm — OpenAI 형식 LLM 게이트웨이
- agent-as-a-router — 코딩 작업별 모델 라우팅 프레임워크
참고 자료
- The OpenRouter MCP Server — OpenRouter Blog (2026-06-25)