خادم mcp-proxy MCP

ما وظيفة خادم “mcp-proxy” MCP؟

يعمل mcp-proxy كجسر بين بروتوكولات MCP القابلة للبث عبر HTTP و stdio، مما يتيح الاتصال السلس بين المساعدين الذكيين وأنواع مختلفة من خوادم أو عملاء Model Context Protocol (MCP). تتمثل وظيفته الأساسية في الترجمة بين هذين البروتوكولين الشائعين، ما يسمح للأدوات والموارد وسير العمل المصممة لأحد البروتوكولين بأن تكون متاحة عبر الآخر دون الحاجة إلى تعديل. يعزز هذا من سير عمل التطوير عبر تمكين المساعدين الذكيين من التفاعل مع مصادر بيانات خارجية أو واجهات برمجة تطبيقات أو خدمات تستخدم آليات نقل مختلفة، مما يتيح تنفيذ مهام مثل استعلامات قواعد البيانات، إدارة الملفات، أو التفاعل مع واجهات API عبر أنظمة متنوعة.

قائمة المحفزات

لم يتم ذكر قوالب محفزات في المستودع.

قائمة الموارد

لا توجد موارد MCP صريحة موصوفة في توثيق المستودع أو الكود.

قائمة الأدوات

لا توجد أدوات معرفة في توثيق المستودع أو الكود الظاهر (على سبيل المثال، لا توجد دوال صريحة أو أدوات أو ملف server.py يحتوي على تعريفات أدوات).

حالات استخدام هذا الخادم MCP

• جسر البروتوكولات: يتيح للعملاء الذين يستخدمون نقل stdio التواصل مع الخوادم التي تستخدم Streamable HTTP، والعكس بالعكس، مما يوسّع التوافقية.
• دمج الأنظمة القديمة: يسهل دمج أدوات أو خوادم MCP القديمة مع منصات الذكاء الاصطناعي الحديثة المعتمدة على HTTP، مما يقلل من جهد إعادة التطوير.
• تعزيز سير عمل الذكاء الاصطناعي: يمكّن المساعدين الذكيين من الوصول إلى مجموعة أوسع من الأدوات والخدمات عن طريق سد الفجوات بين البروتوكولات، ويثري مصادر البيانات والإجراءات الممكنة.
• تطوير عبر المنصات: يسهل تطوير واختبار الأدوات المعتمدة على MCP عبر بيئات تفضل بروتوكولات نقل مختلفة، مما يحسن مرونة المطورين.

كيفية إعداده

Windsurf

1. تأكد من تثبيت Python على نظامك.
2. استنسخ مستودع mcp-proxy أو ثبّته عبر PyPI إذا كان متاحًا.
3. عدّل ملف إعدادات Windsurf لإضافة خادم mcp-proxy MCP.
4. استخدم المقطع JSON التالي في إعداداتك:

   {
     "mcpServers": {
       "mcp-proxy": {
         "command": "mcp-proxy",
         "args": []
       }
     }
   }
   

5. أعد تشغيل Windsurf وتحقق من أن خادم mcp-proxy يعمل.

Claude

1. تأكد من تثبيت Python.
2. استنسخ أو ثبت خادم mcp-proxy.
3. افتح إعدادات/تكوين Claude الخاصة بخوادم MCP.
4. أضف التكوين التالي:

   {
     "mcpServers": {
       "mcp-proxy": {
         "command": "mcp-proxy",
         "args": []
       }
     }
   }
   

5. احفظ وأعد تشغيل Claude ثم تحقق من الاتصال.

Cursor

1. ثبّت Python وحزمة mcp-proxy.
2. افتح إضافة Cursor أو إعدادات خادم MCP.
3. أضف هذا التكوين:

   {
     "mcpServers": {
       "mcp-proxy": {
         "command": "mcp-proxy",
         "args": []
       }
     }
   }
   

4. احفظ التغييرات وأعد تشغيل Cursor.

Cline

1. تأكد من تثبيت Python.
2. ثبت mcp-proxy عبر PyPI أو استنسخ المستودع.
3. عدّل ملف إعدادات Cline:

   {
     "mcpServers": {
       "mcp-proxy": {
         "command": "mcp-proxy",
         "args": []
       }
     }
   }
   

4. احفظ وأعد تشغيل Cline.

تأمين مفاتيح API

يمكنك تأمين متغيرات البيئة (مثل مفاتيح API) باستخدام env في إعداداتك:

{
  "mcpServers": {
    "mcp-proxy": {
      "command": "mcp-proxy",
      "args": [],
      "env": {
        "API_KEY": "${API_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "api_key": "${API_KEY}"
      }
    }
  }
}

كيفية استخدام MCP هذا داخل التدفقات

استخدام MCP في FlowHunt

لدمج خوادم MCP في سير عمل FlowHunt الخاص بك، ابدأ بإضافة مكون MCP إلى التدفق وربطه بوكيل الذكاء الاصطناعي الخاص بك:

انقر على مكون MCP لفتح لوحة الإعدادات. في قسم إعدادات النظام الخاص بـ MCP، أدخل تفاصيل خادم MCP الخاص بك باستخدام هذا الشكل من JSON:

{
  "mcp-proxy": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

بمجرد التكوين، سيتمكن وكيل الذكاء الاصطناعي من استخدام هذا MCP كأداة مع الوصول إلى جميع وظائفه وإمكانياته. تذكّر تغيير “mcp-proxy” إلى الاسم الفعلي لخادم MCP الخاص بك واستبدال عنوان URL بعنوان خادمك.

نظرة عامة

| دعم Roots | ⛔ | لا يوجد ذكر |

استنادًا إلى ما سبق، فإن mcp-proxy متخصص للغاية في ترجمة البروتوكولات ولا يوفر أدوات أو محفزات أو موارد مدمجة. تكمن قيمته في التكامل والتوافقية، وليس في تقديم أدوات LLM مباشرة.

رأينا

يُعد mcp-proxy أداة أساسية لجسر بروتوكولات نقل MCP، مما يجعله ذا قيمة عالية في البيئات التي تحد فيها اختلافات البروتوكولات من توافقية أدوات الذكاء الاصطناعي/LLM. ومع ذلك، فهو لا يوفر تعزيزات مباشرة للـ LLM مثل الموارد أو المحفزات أو الأدوات. بالنسبة لحالة الاستخدام المقصودة، هو مشروع قوي ومدعوم جيدًا. التقييم: 6/10 لفائدة MCP العامة، و9/10 إذا كنت بحاجة إلى جسر بروتوكولي تحديدًا.

تقييم MCP