
mcp-proxy Server MCP
Il server MCP mcp-proxy collega i trasporti MCP Streamable HTTP e stdio, consentendo un'integrazione senza soluzione di continuità tra assistenti AI e diversi s...
Aggrega diversi server MCP in un unico endpoint unificato per flussi di lavoro AI ottimizzati, con streaming in tempo reale e configurazione centralizzata.
Il MCP Proxy Server è uno strumento che aggrega e serve diversi server di risorse MCP (Model Context Protocol) tramite un unico server HTTP. Agendo come proxy, consente ad assistenti AI e client di connettersi contemporaneamente a diversi server MCP, combinando strumenti, risorse e funzionalità in un’interfaccia unificata. Questa configurazione semplifica l’integrazione, poiché sviluppatori e flussi di lavoro AI possono accedere a una varietà di fonti dati esterne, API o servizi tramite un unico endpoint. Il MCP Proxy Server supporta aggiornamenti in tempo reale tramite SSE (Server-Sent Events) o streaming HTTP ed è altamente configurabile, facilitando l’esecuzione di compiti complessi come query database, gestione file o interazioni API instradando le richieste verso i server MCP sottostanti adeguati.
Nessuna informazione su template di prompt è fornita nel repository o nella documentazione.
Nessuna risorsa esplicita è documentata nel repository o nella configurazione di esempio. Il server aggrega risorse dai server MCP collegati, ma nessuna è elencata direttamente.
Nessuno strumento è fornito direttamente dal MCP Proxy Server stesso; funge da proxy verso strumenti di altri server MCP configurati (come github, fetch, amap come visto nell’esempio di configurazione).
mcpServers
."mcpServers": {
"mcp-proxy": {
"command": "npx",
"args": ["@TBXark/mcp-proxy@latest"],
"env": {
"GITHUB_PERSONAL_ACCESS_TOKEN": "<YOUR_TOKEN>"
}
}
}
Nota: Proteggi le chiavi API utilizzando variabili d’ambiente come mostrato sopra.
mcpServers
:"mcpServers": {
"mcp-proxy": {
"command": "npx",
"args": ["@TBXark/mcp-proxy@latest"],
"env": {
"GITHUB_PERSONAL_ACCESS_TOKEN": "<YOUR_TOKEN>"
}
}
}
Nota: Utilizza variabili d’ambiente per i token segreti.
"mcpServers": {
"mcp-proxy": {
"command": "npx",
"args": ["@TBXark/mcp-proxy@latest"],
"env": {
"GITHUB_PERSONAL_ACCESS_TOKEN": "<YOUR_TOKEN>"
}
}
}
Nota: Utilizza variabili d’ambiente per le credenziali sensibili.
"mcpServers": {
"mcp-proxy": {
"command": "npx",
"args": ["@TBXark/mcp-proxy@latest"],
"env": {
"GITHUB_PERSONAL_ACCESS_TOKEN": "<YOUR_TOKEN>"
}
}
}
Nota: Proteggi le chiavi API utilizzando la proprietà env
come nell’esempio.
"mcpServers": {
"github": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-github"],
"env": {
"GITHUB_PERSONAL_ACCESS_TOKEN": "<YOUR_TOKEN>"
}
}
}
Uso di MCP in FlowHunt
Per integrare server MCP nel tuo flusso di lavoro FlowHunt, inizia aggiungendo il componente MCP al flusso 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 usando questo formato JSON:
{
"mcp-proxy": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
}
}
Una volta configurato, l’agente AI potrà utilizzare questo MCP come strumento con accesso a tutte le sue funzioni e capacità. Ricorda di sostituire “mcp-proxy” con il nome effettivo del tuo server MCP e di inserire la tua URL MCP personale.
Sezione | Disponibilità | Dettagli/Note |
---|---|---|
Panoramica | ✅ | |
Elenco Prompt | ⛔ | Nessun template prompt documentato nel repo. |
Elenco Risorse | ⛔ | Nessuna definizione esplicita di risorse; aggrega da altri server MCP. |
Elenco Strumenti | ⛔ | Nessuno strumento diretto; fa da proxy agli strumenti dei server configurati. |
Protezione chiavi API | ✅ | La configurazione supporta env per i segreti. |
Supporto sampling (meno rilevante per valutaz.) | ⛔ | Non menzionato nella documentazione disponibile. |
Sulla base di quanto sopra, il MCP Proxy è un utile livello di aggregazione per risorse MCP ma non offre strumenti, risorse o prompt template diretti; è principalmente una soluzione di configurazione e instradamento.
Questo server MCP è valutato al meglio come utilità backend, non adatto all’uso standalone ma eccellente per aggregare e gestire più server MCP in un flusso di lavoro unificato. La sua documentazione è chiara per quanto riguarda configurazione e sicurezza, ma manca di dettagli su prompt, strumenti e risorse. Nel complesso, rappresenta un solido pezzo di infrastruttura per utenti avanzati. Valutazione: 5/10.
Ha una LICENSE | ✅ (MIT) |
---|---|
Ha almeno uno strumento | ⛔ (Solo proxy, nessuno strumento) |
Numero di Fork | 43 |
Numero di Stelle | 315 |
Il MCP Proxy Server è un’utilità backend che aggrega diversi server di risorse MCP (Model Context Protocol) in un unico server HTTP. Permette ad assistenti AI e sviluppatori di accedere a strumenti, API e fonti dati da più server MCP tramite un endpoint unificato, semplificando integrazione e gestione.
I casi d’uso principali includono: aggregazione di più server MCP per un accesso semplificato, funzionamento come gateway API unificato per diverse fonti dati, supporto allo streaming dati in tempo reale tramite SSE/HTTP, integrazione flessibile con diversi client e centralizzazione di autenticazione e logging per la sicurezza.
No, il MCP Proxy Server non fornisce direttamente strumenti o risorse. Al contrario, fa da proxy e aggrega strumenti e risorse dai server MCP sottostanti configurati nel tuo ambiente.
Utilizza sempre variabili d’ambiente (la proprietà `env` nella configurazione) per memorizzare segreti come token API, come mostrato negli esempi di configurazione per ogni client. Questo garantisce che le credenziali restino al sicuro e non vengano esposte nei file di configurazione.
Aggiungi un componente MCP al tuo flow, e nella configurazione di sistema MCP inserisci i dettagli del tuo MCP Proxy Server in formato JSON. In questo modo il tuo agente AI potrà accedere a tutti gli strumenti e risorse aggregati tramite un unico endpoint. Ricordati di aggiornare nome server e URL in base alla tua configurazione.
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