📄 工具详情 ⚙️ 安装教程 📚 使用教程
能力标签
🔌 MCP🤖 Agent🔄 工作流👁 OCR🌐 翻译🐳 Docker💻 CLI🔗 REST API🖼 视觉🎙 STT
OmniRoute MCP工具
🔌
MCP工具

OmniRoute MCP工具

基于 TypeScript · 让 AI 助手直接操作你的系统与工具
英文名：OmniRoute
⭐ 4.9k Stars 🍴 825 Forks 💻 TypeScript 📄 MIT 🏷 AI 8.2分
8.2AI 综合评分
API网关模型代理多提供商token优化开源工具
⬇ 下载源码 ZIP ⚙️ 配置说明 📺 TG 频道
✦ AI Skill Hub 推荐

经 AI Skill Hub 精选评估，OmniRoute MCP工具 获评「强烈推荐」。已获得 4.9k 颗 GitHub Star，这款MCP工具在功能完整性、社区活跃度和易用性方面表现出色，AI 评分 8.2 分，适合有一定技术背景的用户使用。

📚 深度解析

OmniRoute MCP工具 是一款基于 MCP（Model Context Protocol）标准协议的 AI 工具扩展。MCP 协议由 Anthropic 开发并开源，旨在建立 AI 模型与外部工具之间的标准化通信接口，目前已被 Claude Desktop、Claude Code、Cursor 等主流 AI 工具采纳。

通过安装 OmniRoute MCP工具，你的 AI 助手将获得额外的工具调用能力，可以用自然语言直接操控该工具的功能，无需学习复杂的命令行语法。MCP 工具的核心价值在于"一次配置，永久增强"——配置完成后，每次与 AI 对话时都可以无缝调用这些工具。

在技术实现上，MCP 工具通过标准的 JSON-RPC 协议与 AI 客户端通信，工具的功能以"工具列表"的形式暴露给 AI 模型，AI 可以按需调用。OmniRoute MCP工具 提供了结构化的工具调用接口，使 AI 模型能够精确地理解和使用每个功能点，显著降低 AI 在工具使用上的错误率。

与传统的 API 集成相比，MCP 工具的优势在于无需编写代码——用户只需在配置文件中添加几行 JSON，即可让 AI 获得全新能力。AI Skill Hub 将 OmniRoute MCP工具 评为 AI 评分 8.2 分，属于同类工具中的优质选择。

📋 工具概览

OmniRoute MCP工具 是一款遵循 MCP（Model Context Protocol）标准协议的 AI 工具扩展。通过 MCP 协议，它可以让 Claude、Cursor 等主流 AI 客户端直接访问和操作外部工具、数据源和服务，实现 AI 能力的无缝扩展。无论是文件操作、数据库查询还是 API 调用，都可以通过自然语言在 AI 对话中直接触发，极大提升生产效率。

GitHub Stars
⭐ 4.9k
开发语言
TypeScript
支持平台
Windows / macOS / Linux
维护状态
持续维护，定期更新
开源协议
MIT
AI 综合评分
8.2 分
工具类型
MCP工具
Forks
825

📖 中文文档

以下内容由 AI Skill Hub 根据项目信息自动整理，如需查看完整原始文档请访问底部「原始来源」。

OmniRoute MCP工具 是一款遵循 MCP（Model Context Protocol）标准协议的 AI 工具扩展。通过 MCP 协议，它可以让 Claude、Cursor 等主流 AI 客户端直接访问和操作外部工具、数据源和服务，实现 AI 能力的无缝扩展。无论是文件操作、数据库查询还是 API 调用，都可以通过自然语言在 AI 对话中直接触发，极大提升生产效率。

📌 核心特色
  • 通过标准 MCP 协议与 Claude、Cursor 等主流 AI 客户端深度集成
  • 提供结构化工具调用接口，显著降低 AI 集成复杂度
  • 支持 Claude Desktop 和 Claude Code 无缝接入，开箱即用
  • 可与其他 MCP 工具组合叠加，构建完整 AI 工作站
  • 轻量无侵入设计，不影响现有系统架构
🎯 主要使用场景
  • 在 Claude Desktop 对话中直接调用本地工具，实现 AI 与系统的深度联动
  • 通过自然语言驱动复杂的多步骤自动化任务，代替繁琐手动操作
  • 将多个 MCP 工具组合使用，构建个人专属 AI 工作站
以下安装命令基于项目开发语言和类型自动生成，实际以官方 README 为准。
安装命令
# 方式一：通过 Claude Code CLI 一键安装
claude skill install https://github.com/diegosouzapw/OmniRoute

# 方式二：手动配置 claude_desktop_config.json
{
  "mcpServers": {
    "omniroute-mcp--": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "omniroute"]
    }
  }
}

# 配置文件位置
# macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
# Windows: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json
📋 安装步骤说明
  1. 确认已安装 Node.js（v18 或以上版本）
  2. 打开 Claude Desktop 或 Claude Code 的 MCP 配置文件
  3. 按「交给 Agent 安装 → Claude Desktop」标签中的 JSON 配置填入 mcpServers 字段
  4. 保存配置文件并重启 Claude 客户端
  5. 重启后，在对话中即可使用本工具
以下用法示例由 AI Skill Hub 整理，涵盖最常见的使用场景。
常用命令 / 代码示例
# 安装后在 Claude 对话中直接使用
# 示例：
用户: 请帮我用 OmniRoute MCP工具 执行以下任务...
Claude: [自动调用 OmniRoute MCP工具 MCP 工具处理请求]

# 查看可用工具列表
# 在 Claude 中输入："列出所有可用的 MCP 工具"
以下配置示例基于典型使用场景生成，具体参数请参照官方文档调整。
配置示例
// claude_desktop_config.json 配置示例
{
  "mcpServers": {
    "omniroute_mcp__": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "omniroute"],
      "env": {
        // "API_KEY": "your-api-key-here"
      }
    }
  }
}

// 保存后重启 Claude Desktop 生效
📑 README 深度解析 真实文档 完整度 61/100 查看 GitHub 原文 →
以下内容由系统直接从 GitHub README 解析整理，保留代码块、表格与列表结构。

简介

<img src="./docs/screenshots/MainOmniRoute.png" alt="OmniRoute Dashboard" width="820"/>

<br/> <br/>

✨ What's New

</div>

Recent highlights from v3.8.20 → v3.8.50. Full history in CHANGELOG.md.
  • 🎛️ OmniConductor — inbound A2A delegation to your agent fleet, Conductor skills on the Agent Card, and a dashboard panel with Faro push-to-talk voice chat. → A2A Server
  • 🛂 Adaptive admission & overload protection — heavyweight chat requests queue instead of 503ing, with atomic RPM rolling leases per connection. → Resilience Guide
  • 🗂️ Canonical /v1/models ordering — one contiguous provider-grouped block per provider (combos pinned first), stable across every catalog source. → API Reference
  • 🗜️ Compression hardening — default-on inflation guard, Caveman packs for DE / FR / JA + Chinese (wényán), RTK filters for Gradle & .NET. → Compression
  • 💸 Honest flat-rate cost — subscription / coding-plan providers read $0 in cost analytics; budget, quota & routing keep estimating. → API Reference
  • ⚖️ Quota-Share routing — split a shared account's quota fairly across pooled keys, work-conserving so idle slices are lent out. → Resilience Guide
  • 🤖 One-command CLI/agent setup — 13 registered setup-* commands; omniroute run launches 7 CLIs (Claude Code, Codex, Aider, Goose, OpenCode, Qwen Code, Gemini CLI); omniroute configure supports 10 targets with an interactive provider+model picker and per-context favorites. → CLI Integrations
  • 🛰️ Remote mode — drive a remote OmniRoute with scoped tokens (connect / contexts / tokens) + an antigravity OAuth helper for VPS installs. → Remote Mode
  • 🧭 Smarter auto-routing — auto/<category>:<tier> combos, Fusion (model panel + judge), task-aware routing, per-request model / mode / USD-budget overrides. → Auto-Combo
  • 🗜️ Pluggable compression — 12 composable engines + Compression Studios: LLMLingua-2, two-tier Ultra, omniglyph, per-step fidelity gate, GCF v3.2, drag-reorder editor. → Compression
  • 🕵️ Transparent MITM decrypt (TPROXY) — capture CLIs that ignore proxy env vars, with a per-SNI CA + trust-store installer. → MITM/TPROXY
  • 💸 Cost telemetry everywhere — X-OmniRoute-* cost/usage headers on every endpoint, cache-HIT savings header, per-key USD spend quotas. → API Reference
  • 🧠 Memory you control — off by default, opt-in int8 vector quantization + typed decay, per-request x-omniroute-no-memory. → Memory
  • 🛡️ Security — prompt-injection guard on every LLM route (red-team suite), opt-in credential-masking guardrail (redacts leaked API keys/secrets in both directions), free DuckDuckGo last-resort web search, and an optional OIDC login gate for the dashboard (password login always stays available). → Guardrails
  • 🖼️ New endpoints — /v1/ocr (Mistral OCR) and /v1/audio/translations (Whisper-style) round out the media surface. → API Reference
  • 🎨 Image / video / audio generation — one API for media: xAI Grok Imagine & Novita AI video, ComfyUI, Magnific, Adobe Firefly, Segmind, and speech providers such as ElevenLabs. → API Reference
  • 🌍 Deployment & ops — reverse-proxy basePath, browser-language auto-detect, per-key device tracking, root-less MITM trust, zh-TW localization. → Environment
  • 🤝 More providers & agents — cloud agents (Codex Cloud, Cursor, Devin, Jules), Grok Build (xAI) with browser + OAuth login, Ollama first-class card, Claude Opus 5 & Sonnet 5, Kimi official partnership (Code/Web/Moonshot), Zed, Requesty, SenseNova, Yuanbao, Agnes AI… and a refreshed 352-provider catalog. → Providers
  • 📡 Routing transparency — every response carries an X-OmniRoute-Decision header naming the strategy/provider/latency that served it, a new cache-optimized combo strategy + Auto-Combo cacheAffinity factor route repeat requests back to the connection holding the cached prefix, and a read-only /v1/auto-combo/{channel}/candidates endpoint exposes an auto/* channel's live candidate pool. → Auto-Combo
  • ⚡ Local performance & infra — one-click local Redis, Cloudflare Workers / Deno Deploy relay deployers, Bifrost & Mux as supervised embedded services. → Embedded Services
  • 🧩 Also in the box — plugin framework + marketplace, Omni/Agent/GitHub skills frameworks, Obsidian vault integration (22 MCP tools), OpenAI-compatible Batch & Files APIs, semantic response cache, gamification with leaderboards, ACP agent discovery (15 built-in agents), scheduled log export to BigQuery, auto/chaos fault injection, a Telegram bot bridge, an in-app version manager and LMArena-ELO free-provider rankings. → Docs

<br/>

🆓 Works the second you install it — no keys, no config

</div>

<img src="./docs/diagrams/works-zero-config.svg" width="100%" alt="Works the second you install it — zero config. Three steps: 1. Install — npm i -g omniroute, server boots on localhost:20128. 2. Point your tool at http://localhost:20128/v1 — any OpenAI-compatible tool (Claude Code, Cursor, Cline). 3. It answers — call model auto for an instant reply, with no API key, no signup, no configuration. Keyless provider OpenCode Free is pre-wired into the auto combo, so a fresh install responds out of the box."/>

```bash

Fresh install, zero credentials — `auto` already works:

curl http://localhost:20128/v1/chat/completions \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{"model":"auto","messages":[{"role":"user","content":"Hello!"}]}' ```

<sub>Prefer a specific free backend? Call oc/… (OpenCode Free) directly. Then graduate to auto and let OmniRoute pick.</sub>

<sub>📦 Copy-paste quickstart scripts for Python, Node.js, PHP, and cURL → examples/quickstart/</sub>

<br/>

🔀 Or build your own — 19 routing strategies

All 19 strategies — mix & match per combo step:

# Strategy What it does
1 priority First-target ordered list — drain each before the next 🥇
2 fill-first Fill each target's quota fully before moving on
3 weighted Weighted random by per-target weight
4 round-robin Cycle through targets in order
5 p2c Power-of-two-choices random load balancing
6 least-used Pick the target with the lowest current load
7 random Uniform random pick (deduplicated)
8 strict-random Random without de-duplicating repeats 🎲
9 cost-optimized Minimize $ per request from live catalog pricing 💸
10 headroom Pick the target with the most remaining quota
11 reset-window Prefer the target whose quota window resets soonest
12 reset-aware Rank by quota reset time — short windows first 📊
13 context-relay Hand off context across targets for long conversations 🧠
14 context-optimized Pick the best fit for the current context size
15 cache-optimized Pin each reusable prompt prefix to the same account — maximize prompt-cache hits 🎯
16 lkgp Last-Known-Good Path — pins to the last successful provider, then falls back to rules
17 auto 16-factor live scoring across every connection 🤖
18 fusion Fan out to a panel of models + a judge synthesizes one answer 🧬
19 pipeline Chain steps — each target's output feeds the next one 🔗

<sub>The Auto-Combo engine scores every candidate on 16 factors (health, quota, cost, latency, task fit, quality, session availability…) — see docs/routing/AUTO-COMBO.md.</sub>

##

⚡ Zero-config — just use `auto`

No combo to create. Set your model to auto (or a variant) and OmniRoute builds a virtual combo from your connected providers, scored live:

Model IDWhat it optimizes for
auto🎯 Balanced default (LKGP — sticks to your last good provider)
auto/coding🧑‍💻 Quality-first weights for code generation
auto/fast⚡ Lowest latency first
auto/cheap💰 Cheapest per token first
auto/offline🔋 Most quota / rate-limit headroom first
auto/smart🔭 Quality-first + 10% exploration to discover better models
auto/lkgp📌 Explicit last-known-good-provider stickiness
auto/chaos🧪 Fault-injection weights for resilience testing (chaos engineering)

##

Or pick provider+model interactively and write the tool's own config:

omniroute configure codex # also: claude opencode qwen aider goose gemini cline continue kilo ```

Every command honors the active remote context (omniroute connect <host>), --dry-run previews the exact env/args without executing, and --api-key-env NAME keeps secrets out of your shell history. → CLI Integrations

<br/>

🏢 Every major lab — through one endpoint

OpenAI
OpenAI
                           		 Anthropic
Anthropic
                           		 Gemini
Gemini
                           		 xAI Grok
xAI Grok
                           		 DeepSeek
DeepSeek
                           		 Mistral
Mistral
                           
Qwen
Qwen
                           		 Meta Llama
Meta Llama
                           		 Groq
Groq
                           		 NVIDIA
NVIDIA
                           		 MiniMax
MiniMax
                           		 Cohere
Cohere
                           
Perplexity
Perplexity
                           		 Hugging Face
HuggingFace
                           		 Together
Together
                           		 Fireworks
Fireworks
                           		 Cloudflare
Cloudflare
                           		 Baidu
Baidu
                           

<sub>…and 330+ more — every icon resolves live from the dashboard's provider catalog. 📖 Provider Reference</sub>

<br/>

🧩 New: OmniRoute inside VS Code's native Copilot Chat

</div>

No new sidebar, no new chat UI — every model OmniRoute serves shows up right in the Copilot Chat model picker you already use. Since VS Code 1.122, provider models work without a GitHub sign-in or a Copilot subscription — agent mode, tool calling and vision, for free.

Install the OmniCopilot extension, point it at your OmniRoute server (defaults to localhost:20128), then open Copilot Chat → model picker → Manage Models… → OmniRoute.

StoreLinkWorks with
🧩 VS Code MarketplaceInstall →VS Code — stable & Insiders
🔓 Open VSX RegistryInstall →Cursor, Windsurf, VSCodium, Theia, code-server, Gitpod, Antigravity, Kiro…

From inside the editor: open the Extensions view, search "OmniRoute", click Install — works the same way on both stores. Source, issues and the publishing runbook live at diegosouzapw/OmniCopilot.

<sub>📖 VS Code Copilot Chat guide — setup, what the picker shows, dashboard-in-a-tab, troubleshooting</sub>

<br/>

🇨🇳 中文文档镜像 AI 翻译 2026-06-06
英文原文章节由系统翻译为中文摘要，便于快速理解。完整原文见上方 "📑 README 深度解析"。
📌 简介

项目简介：OmniRoute是一个全新的路由解决方案，旨在帮助开发者高效地连接和管理各种AI工具和服务。

⚡ 功能介绍

功能介绍：OmniRoute提供了多种功能，包括系统架构、数据流、内部机制、压缩指南等，帮助开发者深入了解其工作原理和优点。

🛠 安装步骤（Docker/pip/源码）

安装步骤：OmniRoute支持多种安装方式，包括Docker、源码、pnpm和Arch Linux（AUR）等，帮助开发者轻松地部署和管理其服务。

🚀 使用教程

使用教程：OmniRoute提供了详细的使用教程，包括安装和运行、连接免费提供商、指向编码工具等，帮助开发者快速上手和使用其服务。

⚙️ 配置说明（含 MCP / env）

配置说明：OmniRoute支持零配置，开发者可以简单地使用`auto`参数来创建一个虚拟组合，优化模型和服务的使用。

🔌 API 说明

API/接口说明：OmniRoute提供了177个AI提供商的接口，支持多种API和协议，帮助开发者轻松地连接和管理其服务。

🔄 工作流/模块

工作流/模块说明：OmniRoute的工作流包括客户端、OmniRoute压缩、提供商等，帮助开发者了解其内部机制和优点，包括压缩、组合和优化等

🎯 aiskill88 AI 点评 A 级 2026-05-20

架构设计完善，多提供商支持能力强，token优化机制创新。代码质量高，社区活跃度好，生产可用性强。

📚 实用指南（长尾问题）
适合谁
  • 需要让 Claude / Cursor 操作本地工具的 AI 工程师
  • 构建多智能体协作系统的 Agent 开发者
  • 跨境业务、多语言内容运营团队
最佳实践
  • 配置 MCP 服务器时建议使用 stdio 传输 + JSON-RPC，避免暴露公网
  • 生产部署优先使用 Docker Compose 隔离依赖，并挂载 volume 持久化数据
  • Agent 任务先做 dry-run 验证工具调用链，再开启自主执行
常见错误
  • API key 直接提交到 git 仓库（请用 .env 并加入 .gitignore）
  • MCP 配置路径拼错或权限不足，重启 Claude Desktop 才生效
  • 容器内无法访问宿主机 localhost — 使用 host.docker.internal
部署方案
  • Docker：OmniRoute 提供官方镜像，docker compose up 一键启动
  • CLI：直接 npm install -g / pip install，命令行调用
  • 云端托管：可放在 Vercel / Railway / Fly.io 等 PaaS 平台
相关搜索
OmniRoute 中文教程OmniRoute 安装报错怎么办OmniRoute MCP 配置OmniRoute Docker 部署OmniRoute Agent 工作流OmniRoute 与同类工具对比OmniRoute 最佳实践OmniRoute 适合谁用

⚡ 核心功能

👥 适合谁
  • 需要让 Claude / Cursor 操作本地工具的 AI 工程师
  • 构建多智能体协作系统的 Agent 开发者
  • 跨境业务、多语言内容运营团队
⭐ 最佳实践
  • 配置 MCP 服务器时建议使用 stdio 传输 + JSON-RPC，避免暴露公网
  • 生产部署优先使用 Docker Compose 隔离依赖，并挂载 volume 持久化数据
  • Agent 任务先做 dry-run 验证工具调用链，再开启自主执行
⚠️ 常见错误
  • API key 直接提交到 git 仓库（请用 .env 并加入 .gitignore）
  • MCP 配置路径拼错或权限不足，重启 Claude Desktop 才生效
  • 容器内无法访问宿主机 localhost — 使用 host.docker.internal

👥 适合人群

Claude Desktop / Claude Code 用户AI 工具开发者需要扩展 AI 能力的专业人士自动化工程师

🎯 使用场景

  • 在 Claude Desktop 对话中直接调用本地工具，实现 AI 与系统的深度联动
  • 通过自然语言驱动复杂的多步骤自动化任务，代替繁琐手动操作
  • 将多个 MCP 工具组合使用，构建个人专属 AI 工作站

⚖️ 优点与不足

✅ 优点
  • +MIT 协议，可免费商用
  • +标准化 MCP 协议，生态互联性强
  • +与 Claude 官方生态无缝对接
  • +即插即用，配置简单快捷
⚠️ 不足
  • −依赖 Claude 客户端，非 Claude 用户无法使用
  • −MCP 协议仍在持续演进，接口可能变更
  • −需要一定的配置步骤
⚠️ 使用须知

AI Skill Hub 为第三方内容聚合平台，本页面信息基于公开数据整理，不对工具功能和质量作任何法律背书。

建议在沙箱或测试环境中充分验证后，再部署至生产环境，并做好必要的安全评估。

📄 License 说明

✅ MIT 协议 — 最宽松的开源协议之一，可自由商用、修改、分发，仅需保留版权声明。

🔗 相关工具推荐

n8n工作流MCP助手
为Claude Desktop、Claude Code、Windsurf和Cursor提供的开源MCP工具，专门用于构建
Context7代码文档平台
MCP工具
AI工程师中心
MCP工具
github-mcp-server MCP工具
GitHub官方MCP服务器实现，使AI助手能直接操作GitHub仓库、问题、拉取请求等资源。采用Go语言开发，高性能稳
📚 相关教程推荐
MCP 配置教程
帮助中心 · AI Skill Hub
MCP 工具
帮助中心 · AI Skill Hub
Cursor AI 编程完全指南：Rules 配置、Composer 使用、MCP 集成
帮助中心 · AI Skill Hub
MCP 工作流生产级配置方案：从开发环境到团队共享
帮助中心 · AI Skill Hub
📰 相关 AI 新闻
前沿 AI 研究论文速览
AI 资讯 · 知识关联
AI Agent 自主化能力最新进展
AI 资讯 · 知识关联
AI Agent 自主化能力最新进展
AI 资讯 · 知识关联
AI 模型性能评测与横向对比
AI 资讯 · 知识关联
🍿 AI 圈相关吃瓜
AutoGPT 自主完成了任务：把我的文件夹全部重命名了
AI 圈观察
配了5个 MCP 工具，Claude 一个都没用
AI 圈观察
Filesystem MCP 帮 Claude 找文件，找了整个 node_modules
AI 圈观察
🗺️ 相关解决方案
mcp
mcp-server-setup
agent
ai-agent-workflow
workflow
ai-workflow-templates
translation
ai-translation-pipeline
🧩 你可能还需要
基于当前 Skill 的能力图谱，自动补全的工具组合
赛博宇宙
Agent · 工作流 · CLI
natively-cluely-ai-assistant — Claude Skill 中文使用文档
免费开源的AI面试助手，实时转录，隐蔽模式，局部RAG，BYOK。无订阅，防止数据泄露。
gptme Agent工作流
MCP · Agent · 工作流
AI公司多智能体操作系统
为Claude Code设计的开源MCP工具集，包含108个MCP工具和40+智能体模板。支持多智能体协作编排，提供完整的自主代理框架。适合
LEANN AI技能包
MCP · Agent · 工作流
香蕉幻灯片
Agent · 工作流 · 翻译

❓ 常见问题 FAQ

支持160+提供商，包括OpenAI、Claude、通义、文心等主流厂商
💡 AI Skill Hub 点评

AI Skill Hub 点评：OmniRoute MCP工具 的核心功能完整，质量优秀。对于Claude Desktop / Claude Code 用户来说，这是一个值得纳入个人工具库的选择。建议先在非生产环境试用，再逐步推广。

⬇️ 获取与下载
⬇ 下载源码 ZIP

✅ MIT 协议 · 可免费商用 · 直接从 aiskill88 服务器下载，无需跳转 GitHub

📚 深入学习 OmniRoute MCP工具
查看分步骤安装教程和完整使用指南，快速上手这款工具
⚙️ 安装教程 📚 使用教程
🌐 原始信息
原始名称 OmniRoute
原始描述 开源MCP工具：Never stop coding. Free AI gateway: one endpoint, 160+ providers, RTK+Caveman st。⭐4.9k · TypeScript
Topics API网关模型代理多提供商token优化开源工具
GitHub https://github.com/diegosouzapw/OmniRoute
License MIT
语言 TypeScript
🔗 原始来源
🐙 GitHub 仓库  https://github.com/diegosouzapw/OmniRoute 🌐 官方网站  https://omniroute.online

收录时间：2026-05-19 · 更新时间：2026-05-19 · License：MIT · AI Skill Hub 不对第三方内容的准确性作法律背书。

📺 订阅 AI Skill Hub Daily Telegram 频道
每天 8 条精选 AI Skill、MCP、Agent 与自动化工具推送
加入频道 →