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Esta página se tradujo del original en chino, que ha cambiado desde entonces, por lo que puede estar desactualizada. La versión china es la autorizada. Ver el original en chino →
Tutorial multiproducto

Integración unificada de CLI de IA para equipos

Reúne la configuración de las CLI de IA, los servidores MCP y las Key de modelos dispersas en cada máquina de los ingenieros en una sola configuración central: Switch gestiona MCP y la sincronización, y Lurus API gestiona los modelos y la facturación.

Productos implicados

Switch (gestión de herramientas de escritorio) · Lurus API (gateway unificado) · servidores MCP (Kova / GitHub / PostgreSQL, etc.). Este tutorial solo hace referencia a capacidades ya existentes en la documentación de cada producto.

Lo que obtendrás ​

Before (cada uno por su cuenta)After (unificado con Switch)
Cada persona escribe a mano su mcp_servers.json, con versiones de herramientas distintasUna sola mcp.yaml central, con visible_to para distribuir según necesidad
Cada CLI rellena su propia Provider KeyTodo pasa por Lurus API, una sola Key y una sola factura
El coste de los modelos es invisibleEl panel de costes de Switch agrega por herramienta / modelo

Paso 1

Instala Switch y conéctalo al gateway

  1. Instala Switch siguiendo la guía de instalación (macOS / Windows / Linux).

  2. En los ajustes, introduce tu API KeyAPI KeyCredencial de acceso a la API, similar a una contraseña. Cada Key puede tener cuotas y permisos configurados de forma independiente.Más información → de Lurus (cómo obtenerla) para que todas las CLI llamen a los modelos de forma unificada a través de https://hub.lurus.cn/v1 —— una sola Key, una sola factura.

  3. Verifica que el proxy local está en marcha (puerto 19090 por defecto):

    bash
    curl http://localhost:19090/v1/models

Paso 2

Escribe una configuración MCP central

Switch gestiona todos los servidores MCP con un único ~/.lurus-switch/mcp.yaml, y visible_to decide cuáles ve cada CLI.

yaml
servers:
  github:
    command: npx
    args: [-y, '@modelcontextprotocol/server-github']
    env:
      GITHUB_TOKEN: ${GITHUB_TOKEN}
    visible_to: [claude-code, codex]

  postgres:
    command: docker
    args: [run, -i, --rm, mcp/postgres, 'postgres://localhost/dev']
    visible_to: [claude-code]

  kova:                       # Kova Agent 作为工具暴露
    url: http://localhost:3333
    type: http
    visible_to: [claude-code, codex, gemini]

visible_to controla la distribución según necesidad

Al cambiar a cualquier CLI, Switch genera dinámicamente el mcp_servers.json de esa CLI según visible_to, de modo que cada herramienta solo ve los Server asignados a ella. La lista de servidores integrables está en el catálogo de integraciones, y los detalles de gestión en servidores MCP.

Paso 3

Visualiza los costes y luego sincroniza con el equipo

  1. Abre la monitorización de costes de Switch y consulta el consumo de Token por herramienta / modelo —— como todas las llamadas pasan por la misma Lurus API Key, la facturación es unificada.

  2. Una vez confirmada la configuración, usa la sincronización de equipo para distribuir este mcp.yaml a todo el equipo: los nuevos miembros lo tienen listo desde el primer momento y con la misma versión.

Qué puedes añadir a continuación

Conecta a la CLI la memoria de MemX (herramientas memory_search / memory_add) para que el Agent recuerde las normas del proyecto; o integra Lumen para el seguimiento de llamadas y las alertas de coste.

Próximos pasos

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