mcp-proxy MCP Server

Hvad gør “mcp-proxy” MCP Server?

mcp-proxy MCP Server fungerer som en bro mellem Streamable HTTP og stdio MCP-transporter og muliggør problemfri kommunikation mellem AI-assistenter og forskellige typer Model Context Protocol (MCP) servere eller klienter. Dens kernefunktion er at oversætte mellem disse to udbredte transportprotokoller og gøre det muligt at tilgå værktøjer, ressourcer og arbejdsgange fra én protokol via den anden uden ændringer. Dette forbedrer udviklingsarbejdsgange ved at gøre det muligt for AI-assistenter at interagere med eksterne datakilder, API’er eller tjenester, der bruger forskellige transportmekanismer, og muliggør dermed opgaver som databaseforespørgsler, filhåndtering eller API-interaktioner på tværs af forskellige systemer.

Liste over Prompts

Ingen prompt-skabeloner er nævnt i repoet.

Liste over Ressourcer

Ingen eksplicitte MCP-ressourcer er beskrevet i repoets dokumentation eller kode.

Liste over Værktøjer

Ingen værktøjer er defineret i repoets dokumentation eller synlig kode (f.eks. ingen eksplicitte funktioner, værktøjer eller server.py med værktøjsdefinitioner til stede).

Anvendelsesmuligheder for denne MCP Server

• Protokolbro: Gør det muligt for MCP-klienter, der bruger stdio-transport, at kommunikere med servere, der bruger Streamable HTTP, og omvendt, hvilket udvider interoperabiliteten.
• Integration af ældre systemer: Gør det muligt at integrere ældre MCP-værktøjer eller servere med moderne HTTP-baserede AI-platforme, hvilket mindsker behovet for genudvikling.
• Forbedring af AI-arbejdsgange: Giver AI-assistenter adgang til et bredere udvalg af værktøjer og tjenester ved at bygge bro mellem protokol-kløfter og beriger mulige handlinger og datakilder.
• Udvikling på tværs af platforme: Gør det lettere at udvikle og teste MCP-baserede værktøjer i miljøer, der foretrækker forskellige transportformer, og øger udviklerens fleksibilitet.

Sådan opsættes det

Windsurf

1. Sørg for, at Python er installeret på dit system.
2. Klon mcp-proxy-repoet, eller installer via PyPI, hvis tilgængelig.
3. Rediger din Windsurf-konfigurationsfil for at tilføje mcp-proxy MCP-serveren.
4. Brug følgende JSON-udsnit i din konfiguration:

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

5. Genstart Windsurf og bekræft, at mcp-proxy-serveren kører.

Claude

1. Sørg for, at Python er installeret.
2. Klon eller installer mcp-proxy-serveren.
3. Åbn Claude’s konfiguration/indstillinger for MCP-servere.
4. Tilføj følgende konfiguration:

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

5. Gem og genstart Claude, og bekræft derefter forbindelsen.

Cursor

1. Installer Python og mcp-proxy-pakken.
2. Åbn Cursors udvidelse eller MCP-serverindstillinger.
3. Tilføj denne konfiguration:

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

4. Gem ændringer og genstart Cursor.

Cline

1. Sørg for, at Python er installeret.
2. Installer mcp-proxy via PyPI eller klon repoet.
3. Rediger Cline-konfigurationsfilen:

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

4. Gem og genstart Cline.

Sikring af API-nøgler

Du kan sikre miljøvariabler (f.eks. API-nøgler) ved at bruge env i din konfiguration:

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

Sådan bruges denne MCP i flows

Brug af MCP i FlowHunt

For at integrere MCP-servere i din FlowHunt-arbejdsgang skal du starte med at tilføje MCP-komponenten til dit flow og forbinde den til din AI-agent:

Klik på MCP-komponenten for at åbne konfigurationspanelet. I systemets MCP-konfigurationssektion indsæt dine MCP-serveroplysninger med dette JSON-format:

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

Når det er konfigureret, kan AI-agenten nu bruge denne MCP som et værktøj med adgang til alle dens funktioner og muligheder. Husk at ændre “mcp-proxy” til det faktiske navn på din MCP-server og erstatte URL’en med din egen MCP-server-URL.

Overblik

| Roots Support | ⛔ | Ingen nævnelse |

Baseret på ovenstående er mcp-proxy højt specialiseret til protokoloversættelse, men tilbyder ikke værktøjer, prompts eller ressourcer ud af boksen. Dens værdi ligger i integration og konnektivitet, ikke i at levere direkte LLM-funktioner.

Vores vurdering

mcp-proxy er et kritisk værktøj til at bygge bro mellem MCP-transportprotokoller, hvilket gør det særdeles værdifuldt i miljøer, hvor protokol-mismatch begrænser AI/LLM-værktøjers interoperabilitet. Dog tilbyder det ikke direkte LLM-forbedringer som ressourcer, prompts eller værktøjer. Til det tilsigtede formål er det et robust og velunderstøttet projekt. Bedømmelse: 6/10 for generel MCP-nytte, 9/10 hvis du specifikt har brug for protokolbro.

MCP-score