mcp-proxy Server MCP

Cosa fa il server MCP “mcp-proxy”?

Il server MCP mcp-proxy funge da ponte tra i trasporti MCP Streamable HTTP e stdio, permettendo una comunicazione senza soluzione di continuità tra assistenti AI e diversi tipi di server o client Model Context Protocol (MCP). La sua funzione principale è tradurre tra questi due protocolli di trasporto ampiamente utilizzati, consentendo l’accesso a strumenti, risorse e flussi di lavoro progettati per un protocollo anche tramite l’altro senza necessità di modifiche. Questo migliora i flussi di lavoro di sviluppo rendendo possibile agli assistenti AI interagire con fonti dati esterne, API o servizi che usano diversi meccanismi di trasporto, abilitando così attività come query su database, gestione file o interazioni API tra sistemi eterogenei.

Elenco dei Prompt

Nel repository non sono menzionati template di prompt.

Elenco delle Risorse

Nella documentazione o nel codice del repository non sono descritte risorse MCP esplicite.

Elenco degli Strumenti

Nella documentazione o nel codice visibile del repository non sono definiti strumenti (ad es. nessuna funzione, tool o server.py con definizioni di strumenti esplicite).

Casi d’uso di questo server MCP

• Bridging di Protocollo: permette ai client MCP che usano il trasporto stdio di comunicare con server che usano Streamable HTTP e viceversa, ampliando l’interoperabilità.
• Integrazione di Sistemi Legacy: facilita l’integrazione di strumenti o server MCP legacy con piattaforme AI moderne basate su HTTP, riducendo la necessità di riscrittura.
• Miglioramento del Flusso di Lavoro AI: consente agli assistenti AI di accedere a una gamma più ampia di strumenti e servizi colmando i gap tra protocolli, arricchendo le possibili azioni e fonti dati.
• Sviluppo Cross-Platform: rende più semplice sviluppare e testare strumenti basati su MCP su ambienti che prediligono trasporti diversi, migliorando la flessibilità per gli sviluppatori.

Come configurarlo

Windsurf

1. Assicurati che Python sia installato nel sistema.
2. Clona il repository mcp-proxy oppure installalo tramite PyPI se disponibile.
3. Modifica il file di configurazione di Windsurf per aggiungere il server MCP mcp-proxy.
4. Usa il seguente snippet JSON nella configurazione:

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

5. Riavvia Windsurf e verifica che il server mcp-proxy sia in esecuzione.

Claude

1. Assicurati che Python sia installato.
2. Clona o installa il server mcp-proxy.
3. Apri la configurazione/impostazioni di Claude per i server MCP.
4. Aggiungi la seguente configurazione:

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

5. Salva e riavvia Claude, poi verifica la connettività.

Cursor

1. Installa Python e il pacchetto mcp-proxy.
2. Apri le impostazioni dell’estensione o del server MCP di Cursor.
3. Aggiungi questa configurazione:

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

4. Salva le modifiche e riavvia Cursor.

Cline

1. Assicurati che Python sia installato.
2. Installa mcp-proxy tramite PyPI o clona il repository.
3. Modifica il file di configurazione di Cline:

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

4. Salva e riavvia Cline.

Protezione delle chiavi API

Puoi proteggere le variabili d’ambiente (ad es. chiavi API) usando env nella configurazione:

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

Come usare questo MCP all’interno dei flussi

Utilizzo di MCP in FlowHunt

Per integrare server MCP nel tuo flusso di lavoro FlowHunt, inizia aggiungendo il componente MCP al tuo flow e collegandolo al tuo agente AI:

Clicca sul componente MCP per aprire il pannello di configurazione. Nella sezione di configurazione MCP di sistema, inserisci i dettagli del tuo server MCP utilizzando questo formato JSON:

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

Una volta configurato, l’agente AI sarà in grado di utilizzare questo MCP come strumento con accesso a tutte le sue funzioni e capacità. Ricorda di cambiare “mcp-proxy” con il vero nome del tuo server MCP e di sostituire l’URL con quello del tuo server MCP.

Panoramica

| Supporto Roots | ⛔ | Nessuna menzione |

In base a quanto sopra, mcp-proxy è altamente specializzato nella traduzione tra protocolli ma non offre strumenti, prompt o risorse preintegrati. Il suo valore è nell’integrazione e connettività, non nell’offrire utilità LLM dirette.

La nostra opinione

mcp-proxy è un’utilità fondamentale per collegare i protocolli di trasporto MCP, risultando molto preziosa in ambienti dove la mancata compatibilità tra protocolli limita l’interoperabilità degli strumenti AI/LLM. Tuttavia, non offre funzionalità LLM dirette come risorse, prompt o strumenti. Per il suo caso d’uso, è un progetto solido e ben supportato. Valutazione: 6/10 per utilità generale MCP, 9/10 se hai bisogno specificamente di bridging tra protocolli.

Punteggio MCP