mcp-proxy MCP Server

Co dělá “mcp-proxy” MCP Server?

mcp-proxy MCP Server funguje jako most mezi přenosy Streamable HTTP a stdio MCP a umožňuje bezproblémovou komunikaci mezi AI asistenty a různými typy serverů či klientů Model Context Protocol (MCP). Jeho hlavní funkcí je překládat mezi těmito dvěma široce používanými transportními protokoly, což umožňuje nástrojům, zdrojům a workflow vytvořeným pro jeden protokol být dostupné přes druhý protokol bez jakýchkoliv úprav. Tím se zlepšuje vývojářský workflow, protože AI asistenti mohou interagovat s externími datovými zdroji, API či službami, které využívají různé přenosové mechanismy, a umožňuje tak např. dotazy do databáze, správu souborů nebo práci s API napříč rozličnými systémy.

Seznam promptů

V repozitáři nejsou uvedeny žádné šablony promptů.

Seznam zdrojů

V dokumentaci ani kódu repozitáře nejsou explicitně popsány žádné MCP zdroje.

Seznam nástrojů

V dokumentaci ani kódu repozitáře nejsou definovány žádné nástroje (např. nejsou přítomny explicitní funkce, nástroje či soubor server.py s definicemi nástrojů).

Příklady použití tohoto MCP Serveru

• Protokolový most: Umožňuje klientům MCP využívajícím stdio transport komunikovat se servery využívajícími Streamable HTTP a naopak, což rozšiřuje interoperabilitu.
• Integrace legacy systémů: Ulehčuje integraci starších MCP nástrojů či serverů s moderními AI platformami založenými na HTTP, čímž snižuje potřebu přepracování.
• Vylepšení AI workflow: Umožňuje AI asistentům přístup k širšímu spektru nástrojů a služeb díky přemostění protokolových rozdílů, což rozšiřuje možné akce a datové zdroje.
• Vývoj napříč platformami: Usnadňuje vývoj a testování nástrojů postavených na MCP v prostředích, která preferují různé transporty, což zvyšuje flexibilitu pro vývojáře.

Jak jej nastavit

Windsurf

1. Ujistěte se, že máte v systému nainstalovaný Python.
2. Naklonujte repozitář mcp-proxy nebo jej nainstalujte přes PyPI, pokud je k dispozici.
3. Upravte svůj konfigurační soubor Windsurf a přidejte server mcp-proxy MCP.
4. Použijte následující JSON ukázku do konfigurace:

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

5. Restartujte Windsurf a ověřte, že server mcp-proxy běží.

Claude

1. Ujistěte se, že máte nainstalovaný Python.
2. Naklonujte nebo nainstalujte server mcp-proxy.
3. Otevřete konfiguraci/nastavení Claude pro MCP servery.
4. Přidejte následující konfiguraci:

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

5. Uložte a restartujte Claude, poté ověřte spojení.

Cursor

1. Nainstalujte Python a balíček mcp-proxy.
2. Otevřete rozšíření nebo nastavení MCP serveru v Cursoru.
3. Přidejte tuto konfiguraci:

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

4. Uložte změny a restartujte Cursor.

Cline

1. Ujistěte se, že máte nainstalovaný Python.
2. Nainstalujte mcp-proxy přes PyPI nebo naklonujte repozitář.
3. Upravte konfigurační soubor Cline:

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

4. Uložte a restartujte Cline.

Zabezpečení API klíčů

Proměnné prostředí (např. API klíče) můžete zabezpečit pomocí env v konfiguraci:

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

Jak používat tento MCP uvnitř flow

Použití MCP ve FlowHunt

Pro integraci MCP serverů do vašeho workflow ve FlowHunt začněte přidáním komponenty MCP do vašeho flow a jejím propojením s AI agentem:

Klikněte na komponentu MCP pro otevření konfiguračního panelu. V sekci systémové MCP konfigurace vložte detaily vašeho MCP serveru v tomto JSON formátu:

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

Po konfiguraci bude moci AI agent tento MCP využívat jako nástroj se všemi jeho funkcemi a možnostmi. Nezapomeňte vyměnit “mcp-proxy” za skutečné jméno vašeho MCP serveru a URL nahradit adresou vašeho MCP serveru.

Přehled

| Podpora Roots | ⛔ | Není zmíněno |

Na základě výše uvedeného je mcp-proxy vysoce specializovaný na překlad protokolů, ale neposkytuje nástroje, prompty ani zdroje. Jeho hodnota spočívá v integraci a konektivitě, nikoliv v přímých LLM utilitách.

Náš názor

mcp-proxy je klíčový nástroj pro přemosťování MCP transportních protokolů a je vysoce cenný v prostředích, kde nesoulad protokolů omezuje interoperabilitu AI/LLM nástrojů. Neposkytuje však přímé LLM vylepšení (zdroje, prompty, nástroje). Pro svůj účel jde o robustní a dobře podporovaný projekt. Hodnocení: 6/10 pro obecné využití MCP, 9/10 pokud potřebujete přímo protokolový most.

MCP skóre