Serveur MCP mcp-proxy

Que fait le serveur MCP “mcp-proxy” ?

Le serveur MCP mcp-proxy agit comme un pont entre les transports MCP Streamable HTTP et stdio, permettant une communication transparente entre les assistants IA et différents types de serveurs ou clients Model Context Protocol (MCP). Sa fonction principale est d’assurer la traduction entre ces deux protocoles de transport largement utilisés, permettant ainsi aux outils, ressources et workflows conçus pour un protocole d’être accessibles via l’autre sans modification. Ceci améliore les workflows de développement en permettant aux assistants IA d’interagir avec des sources de données externes, des API ou des services utilisant différents mécanismes de transport, et rend possible des tâches comme les requêtes de bases de données, la gestion de fichiers ou les interactions API sur des systèmes variés.

Liste des Prompts

Aucun modèle de prompt n’est mentionné dans le dépôt.

Liste des ressources

Aucune ressource MCP explicite n’est décrite dans la documentation ou le code du dépôt.

Liste des outils

Aucun outil n’est défini dans la documentation ou le code visible du dépôt (par exemple, pas de fonctions explicites, d’outils, ni de server.py contenant des définitions d’outils).

Cas d’utilisation de ce serveur MCP

• Pont de protocole : Permet aux clients MCP utilisant le transport stdio de communiquer avec des serveurs utilisant Streamable HTTP, et inversement, élargissant ainsi l’interopérabilité.
• Intégration de systèmes hérités : Facilite l’intégration d’outils ou de serveurs MCP anciens avec des plateformes IA modernes basées sur HTTP, réduisant l’effort de redéveloppement.
• Amélioration des workflows IA : Permet aux assistants IA d’accéder à une gamme plus large d’outils et de services en comblant les écarts de protocole, enrichissant les actions et sources de données possibles.
• Développement multiplateforme : Facilite le développement et les tests d’outils basés sur MCP sur des environnements préférant des transports différents, améliorant ainsi la flexibilité des développeurs.

Comment le configurer

Windsurf

1. Vérifiez que Python est installé sur votre système.
2. Clonez le dépôt mcp-proxy ou installez-le via PyPI si disponible.
3. Modifiez votre fichier de configuration Windsurf pour ajouter le serveur MCP mcp-proxy.
4. Utilisez l’extrait JSON suivant dans votre configuration :

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

5. Redémarrez Windsurf et vérifiez que le serveur mcp-proxy fonctionne.

Claude

1. Vérifiez que Python est installé.
2. Clonez ou installez le serveur mcp-proxy.
3. Ouvrez la configuration/le panneau de paramètres MCP de Claude.
4. Ajoutez la configuration suivante :

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

5. Enregistrez et redémarrez Claude, puis vérifiez la connectivité.

Cursor

1. Installez Python et le package mcp-proxy.
2. Ouvrez l’extension Cursor ou les paramètres du serveur MCP.
3. Ajoutez cette configuration :

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

4. Enregistrez les modifications et redémarrez Cursor.

Cline

1. Vérifiez que Python est installé.
2. Installez mcp-proxy via PyPI ou clonez le dépôt.
3. Modifiez le fichier de configuration Cline :

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

4. Enregistrez et redémarrez Cline.

Sécurisation des clés API

Vous pouvez sécuriser les variables d’environnement (par exemple, les clés API) en utilisant env dans votre configuration :

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

Comment utiliser ce MCP dans les flows

Utilisation du MCP dans FlowHunt

Pour intégrer des serveurs MCP dans votre workflow FlowHunt, commencez par ajouter le composant MCP à votre flow et connectez-le à votre agent IA :

Cliquez sur le composant MCP pour ouvrir le panneau de configuration. Dans la section configuration système MCP, insérez les détails de votre serveur MCP en utilisant ce format JSON :

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

Une fois configuré, l’agent IA peut alors utiliser ce MCP comme un outil avec accès à toutes ses fonctions et capacités. N’oubliez pas de remplacer “mcp-proxy” par le nom réel de votre serveur MCP et l’URL par celle de votre propre serveur MCP.

Aperçu

| Support Roots | ⛔ | Aucune mention |

D’après ce qui précède, mcp-proxy est hautement spécialisé pour la traduction de protocoles mais ne fournit pas d’outils, de prompts ou de ressources prêts à l’emploi. Sa valeur réside dans l’intégration et la connectivité, non dans la fourniture directe d’utilitaires LLM.

Notre avis

mcp-proxy est un utilitaire clé pour faire le pont entre les protocoles de transport MCP, ce qui le rend très précieux dans les environnements où les incompatibilités de protocoles limitent l’interopérabilité des outils IA/LLM. Cependant, il ne fournit pas d’améliorations directes pour LLM comme des ressources, prompts ou outils. Pour son cas d’utilisation cible, c’est un projet robuste et bien suivi. Note : 6/10 pour une utilité MCP générale, 9/10 si vous avez spécifiquement besoin d’un pont de protocoles.

Score MCP