mcp-proxy MCP-Server

Was macht der “mcp-proxy” MCP-Server?

Der mcp-proxy MCP-Server fungiert als Brücke zwischen den Transportprotokollen Streamable HTTP und stdio MCP. Er ermöglicht eine nahtlose Kommunikation zwischen KI-Assistenten und verschiedenen Typen von Model Context Protocol (MCP)-Servern oder -Clients. Seine Kernfunktion ist die Übersetzung zwischen diesen beiden weit verbreiteten Transportprotokollen, sodass Tools, Ressourcen und Workflows, die für das eine Protokoll entwickelt wurden, ohne Anpassung über das andere zugänglich sind. Dadurch können Entwicklungs-Workflows verbessert werden, indem KI-Assistenten mit externen Datenquellen, APIs oder Diensten interagieren können, die unterschiedliche Transportmechanismen nutzen – so werden beispielsweise Aufgaben wie Datenbankabfragen, Dateimanagement oder API-Interaktionen über verschiedene Systeme hinweg ermöglicht.

Liste der Prompts

Im Repository werden keine Prompt-Vorlagen erwähnt.

Liste der Ressourcen

In der Repository-Dokumentation oder im Code werden keine expliziten MCP-Ressourcen beschrieben.

Liste der Tools

In der Dokumentation oder dem sichtbaren Code des Repositories sind keine Tools definiert (z. B. keine expliziten Funktionen, Tools oder server.py mit Tool-Definitionen vorhanden).

Anwendungsfälle dieses MCP-Servers

• Protokollbrücke: Erlaubt MCP-Clients mit stdio-Transport die Kommunikation mit Servern, die Streamable HTTP nutzen, und umgekehrt. Dadurch wird die Interoperabilität erweitert.
• Integration von Altsystemen: Erleichtert die Anbindung älterer MCP-Tools oder -Server an moderne, HTTP-basierte KI-Plattformen und reduziert den Anpassungsaufwand.
• KI-Workflow-Optimierung: Ermöglicht KI-Assistenten den Zugriff auf eine größere Bandbreite an Tools und Diensten durch die Überbrückung von Protokollgrenzen und bereichert so die möglichen Aktionen und Datenquellen.
• Plattformübergreifende Entwicklung: Vereinfacht die Entwicklung und das Testen von MCP-basierten Tools in Umgebungen, die unterschiedliche Transporte bevorzugen, und erhöht so die Flexibilität für Entwickler.

Einrichtung

Windsurf

1. Stellen Sie sicher, dass Python auf Ihrem System installiert ist.
2. Klonen Sie das mcp-proxy-Repository oder installieren Sie es über PyPI, falls verfügbar.
3. Bearbeiten Sie Ihre Windsurf-Konfigurationsdatei, um den mcp-proxy MCP-Server hinzuzufügen.
4. Verwenden Sie den folgenden JSON-Ausschnitt in Ihrer Konfiguration:

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

5. Starten Sie Windsurf neu und überprüfen Sie, ob der mcp-proxy-Server läuft.

Claude

1. Stellen Sie sicher, dass Python installiert ist.
2. Klonen oder installieren Sie den mcp-proxy-Server.
3. Öffnen Sie die Konfiguration/Einstellungen von Claude für MCP-Server.
4. Fügen Sie die folgende Konfiguration hinzu:

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

5. Speichern Sie und starten Sie Claude neu, dann überprüfen Sie die Konnektivität.

Cursor

1. Installieren Sie Python und das mcp-proxy-Paket.
2. Öffnen Sie die Cursor-Erweiterung oder die MCP-Server-Einstellungen.
3. Fügen Sie diese Konfiguration hinzu:

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

4. Speichern Sie die Änderungen und starten Sie Cursor neu.

Cline

1. Stellen Sie sicher, dass Python installiert ist.
2. Installieren Sie mcp-proxy über PyPI oder klonen Sie das Repository.
3. Bearbeiten Sie die Cline-Konfigurationsdatei:

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

4. Speichern und starten Sie Cline neu.

API-Schlüssel absichern

Sie können Umgebungsvariablen (z. B. API-Schlüssel) absichern, indem Sie env in Ihrer Konfiguration verwenden:

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

Verwendung dieses MCP in Flows

MCP in FlowHunt nutzen

Um MCP-Server in Ihren FlowHunt-Workflow zu integrieren, fügen Sie zunächst die MCP-Komponente zu Ihrem Flow hinzu und verbinden Sie sie mit Ihrem KI-Agenten:

Klicken Sie auf die MCP-Komponente, um das Konfigurationspanel zu öffnen. Fügen Sie im Abschnitt „System-MCP-Konfiguration“ die Details Ihres MCP-Servers in folgendem JSON-Format ein:

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

Nach der Konfiguration kann der KI-Agent dieses MCP als Tool mit Zugriff auf alle Funktionen und Möglichkeiten verwenden. Denken Sie daran, „mcp-proxy“ durch den tatsächlichen Namen Ihres MCP-Servers zu ersetzen und die URL entsprechend Ihrer eigenen MCP-Server-URL anzupassen.

Übersicht

| Roots-Unterstützung | ⛔ | Keine Erwähnung |

Auf Basis der obigen Punkte ist mcp-proxy hoch spezialisiert auf Protokollübersetzung, stellt aber keine Tools, Prompts oder Ressourcen bereit. Sein Mehrwert liegt in Integration und Konnektivität, nicht in der direkten Bereitstellung von LLM-Funktionen.

Unsere Einschätzung

mcp-proxy ist ein essenzielles Werkzeug zur Überbrückung von MCP-Transportprotokollen und daher besonders wertvoll in Umgebungen, in denen Protokollinkompatibilitäten die Interoperabilität von KI- oder LLM-Tools einschränken. Allerdings bietet es keine direkten LLM-Mehrwerte wie Ressourcen, Prompts oder Tools. Für seinen Anwendungszweck ist es ein robustes, gut unterstütztes Projekt. Bewertung: 6/10 für allgemeine MCP-Utility, 9/10 wenn gezielt Protokollbrücken benötigt werden.

MCP-Score