crush-mcp-server
将多模型AI编排能力接入Claude Code的MCP服务器。
安装使用
复制下面这段提示词发给你的 AI（Claude / Cursor / TRAE / Codex / WorkBuddy 等），它会自动帮你完成安装：
帮我安装这个 AI Skill：crush-mcp-server。 它的用途是：将多模型AI编排能力接入Claude Code的MCP服务器。 完整的 Skill 内容见：https://321skill.com/skills/crush-mcp-server/raw/index.md 请读取该页面内容，如果是 SKILL.md 格式直接安装，如果是 README 提炼核心 prompt 后安装。
提示词包含完整的 Skill 内容链接，AI 读取后即可完成安装。你也可以 查看完整内容 确认无误。
使用示例
“使用 crush_execute 工具，采用‘质量’策略，帮我设计一个用户登录系统的后端API架构。” 它会通过 MCP 调用 Crush 服务器，后者自动编排 Grok、Claude Sonnet 等多个模型进行头脑风暴、详细设计和迭代优化，最终返回一个高质量、考虑周全的架构方案，并附上使用的模型和估算成本。
介绍
Crush MCP Server 是一个基于 Model Context Protocol (MCP) 的服务器，它将 Crush CLI 强大的多模型AI编排能力桥接到了 Claude Code 等支持 MCP 的客户端中。它解决了用户在单一AI工具内无法灵活调度和组合不同模型（如 Claude、Grok 等）来完成复杂任务的痛点。
使用方式非常直观：在 Claude Code 中安装并配置该 MCP 服务器后，用户可以直接通过自然语言指令调用 crush_execute 或 crush_evaluate 工具，并指定执行策略（如“快速”、“质量优先”），服务器便会自动调用 Crush CLI，后者根据策略选择最优的模型组合与流程来执行任务。
这个 Skill 非常适合需要在代码开发、文档撰写、方案设计等场景中，追求更高输出质量、更优成本控制或更快响应速度的开发者、技术写作者和项目经理。它让用户无需手动切换不同AI平台，就能享受多模型协同工作的优势。
建议初次使用时从“均衡”策略开始，熟悉不同策略的成本、时间和质量差异。注意，其核心能力依赖于本地的 Crush CLI 环境，因此需要确保 CLI 已正确安装和配置。对于追求极致单模型性能或仅需简单问答的场景，可能不是最佳选择。
核心特点
与仅提供单一模型接口的 Skill 不同，它通过内置的四种智能策略（快速、均衡、质量、成本优化）自动编排多个AI模型，在速度、成本和质量间取得最佳平衡，实现了真正的“元级”AI任务调度。
注意事项
不适合仅需调用单一、特定AI模型或对执行流程有完全手动控制需求的场景。
常见问题
如何选择四种执行策略？
根据需求：追求速度选“快速”，平衡成本质量选“均衡”，追求最佳效果选“质量”，有明确预算限制选“成本优化”。
必须安装 Crush CLI 才能用吗？
是的，本 MCP 服务器是 Crush CLI 的桥梁，必须先在本地安装并配置好 Crush CLI。
给 AI 助手的安装指引
如果你的 AI 编程助手（Claude Code、Cursor、TRAE 等）能看到这个页面，把下面这段发给它即可自动完成安装：
请访问 https://321skill.com/skills/crush-mcp-server/raw/index.md 读取 crush-mcp-server 的原始 Skill 定义（Markdown 格式），按其中说明在我的环境里完成安装和配置。
AI 可直接读取的原始 Markdown 地址：/skills/crush-mcp-server/raw/index.md（查看排版版本）