
MCP Proxy Server
De MCP Proxy Server voegt meerdere MCP-bronservers samen tot één enkele HTTP-server, waardoor verbindingen voor AI-assistenten en ontwikkelaars worden gestrooml...
Verbind AI-assistenten met tools en systemen over verschillende MCP-transportprotocollen via de mcp-proxy MCP Server voor FlowHunt.
De mcp-proxy MCP Server fungeert als brug tussen Streamable HTTP en stdio MCP-transporten, waardoor naadloze communicatie mogelijk is tussen AI-assistenten en verschillende soorten Model Context Protocol (MCP) servers of clients. De kernfunctie is het vertalen tussen deze twee veelgebruikte transportprotocollen, zodat tools, resources en workflows die voor het ene protocol zijn ontworpen via het andere kunnen worden benaderd zonder aanpassingen. Dit verbetert ontwikkelworkflows doordat AI-assistenten kunnen communiceren met externe databronnen, API’s of diensten die verschillende transportmechanismen gebruiken, en zo taken mogelijk maken zoals databasequery’s, bestandsbeheer of API-interacties over diverse systemen.
Geen prompt-templates worden genoemd in de repository.
Er worden geen expliciete MCP-resources beschreven in de repository-documentatie of code.
Er zijn geen tools gedefinieerd in de documentatie of zichtbare code van de repository (bijv. geen expliciete functies, tools of server.py met tooldefinities aanwezig).
mcp-proxy
repository of installeer via PyPI indien beschikbaar.{
"mcpServers": {
"mcp-proxy": {
"command": "mcp-proxy",
"args": []
}
}
}
{
"mcpServers": {
"mcp-proxy": {
"command": "mcp-proxy",
"args": []
}
}
}
{
"mcpServers": {
"mcp-proxy": {
"command": "mcp-proxy",
"args": []
}
}
}
{
"mcpServers": {
"mcp-proxy": {
"command": "mcp-proxy",
"args": []
}
}
}
API-sleutels beveiligen
Je kunt omgevingsvariabelen (bijv. API-sleutels) beveiligen door env
te gebruiken in je configuratie:
{
"mcpServers": {
"mcp-proxy": {
"command": "mcp-proxy",
"args": [],
"env": {
"API_KEY": "${API_KEY}"
},
"inputs": {
"api_key": "${API_KEY}"
}
}
}
}
MCP gebruiken in FlowHunt
Om MCP-servers te integreren in je FlowHunt-workflow, begin je met het toevoegen van de MCP-component aan je flow en verbind je deze met je AI-agent:
Klik op de MCP-component om het configuratiepaneel te openen. Voeg in de systeem-MCP-configuratiesectie je MCP-servergegevens toe met dit JSON-formaat:
{
"mcp-proxy": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
}
}
Na configuratie kan de AI-agent deze MCP nu als tool gebruiken met toegang tot alle functies en mogelijkheden. Vergeet niet “mcp-proxy” te vervangen door de daadwerkelijke naam van je MCP-server en de URL aan te passen naar je eigen MCP-server URL.
Sectie | Beschikbaarheid | Details/Opmerkingen |
---|---|---|
Overzicht | ✅ | |
Lijst van Prompts | ⛔ | Geen gevonden |
Lijst van Resources | ⛔ | Geen gevonden |
Lijst van Tools | ⛔ | Geen expliciete tools gedefinieerd |
API-sleutels beveiligen | ✅ | Via env in config |
Sampling Support (minder belangrijk bij beoordeling) | ⛔ | Geen vermelding |
| Roots Support | ⛔ | Geen vermelding |
Op basis van het bovenstaande is mcp-proxy zeer gespecialiseerd in protocolvertaling, maar biedt het geen tools, prompts of resources out-of-the-box. De waarde ligt in integratie en connectiviteit, niet in het direct leveren van LLM-mogelijkheden.
mcp-proxy is een essentieel hulpmiddel voor het overbruggen van MCP-transportprotocollen, en daarom zeer waardevol in omgevingen waar protocolverschillen de interoperabiliteit van AI/LLM-tools beperken. Het biedt echter geen directe LLM-uitbreidingen zoals resources, prompts of tools. Voor het beoogde gebruik is het een robuust, goed ondersteund project. Beoordeling: 6/10 voor algemene MCP-nut, 9/10 als je specifiek protocolbruggen nodig hebt.
Heeft een LICENSE | ✅ (MIT) |
---|---|
Heeft minstens één tool | ⛔ |
Aantal Forks | 128 |
Aantal Sterren | 1.1k |
De mcp-proxy MCP Server overbrugt Streamable HTTP en stdio MCP-transporten, waardoor naadloze communicatie mogelijk wordt tussen AI-assistenten en verschillende MCP-servers of clients. Dit stelt workflows en tools die voor verschillende protocollen zijn gebouwd in staat om samen te werken zonder aanpassingen.
mcp-proxy is ideaal voor protocolbruggen tussen verschillende MCP-transporten, de integratie van legacy-systemen met moderne AI-platforms, het verbeteren van AI-workflowconnectiviteit en ondersteuning van cross-platform ontwikkeling en testen.
Nee, mcp-proxy richt zich uitsluitend op protocolvertaling en biedt geen ingebouwde tools, prompt-templates of resources. De waarde ligt in het mogelijk maken van interoperabiliteit en integratie.
Je kunt omgevingsvariabelen gebruiken binnen je MCP-serverconfiguratie om API-sleutels te beveiligen. Gebruik bijvoorbeeld een 'env'-blok en verwijs naar variabelen in je configuratie-JSON.
Voeg de MCP-component toe aan je FlowHunt-flow en configureer vervolgens de mcp-proxy MCP-server in de systeem-MCP-configuratie met het juiste JSON-fragment. Zo krijgt je AI-agent toegang tot alle mogelijkheden die beschikbaar zijn via de gebrugdde MCP-protocollen.
Overbrug de hiaten in je AI-workflow en maak naadloze protocolinteroperabiliteit mogelijk met mcp-proxy. Integreer legacy-systemen en vergroot direct het bereik van je AI.
De MCP Proxy Server voegt meerdere MCP-bronservers samen tot één enkele HTTP-server, waardoor verbindingen voor AI-assistenten en ontwikkelaars worden gestrooml...
De Prefect MCP Server overbrugt AI-assistenten en het Prefect workflow orchestration platform, waardoor natuurlijke-taalbeheer van flows, deployments, runs en m...
De ModelContextProtocol (MCP) Server fungeert als brug tussen AI-agenten en externe databronnen, API's en services, waardoor FlowHunt-gebruikers contextbewuste,...