mcp-proxy MCP Server

Wat doet de “mcp-proxy” MCP Server?

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.

Lijst van Prompts

Geen prompt-templates worden genoemd in de repository.

Klaar om uw bedrijf te laten groeien?

Start vandaag uw gratis proefperiode en zie binnen enkele dagen resultaten.

Demo aanvragen Inloggen

Lijst van Resources

Er worden geen expliciete MCP-resources beschreven in de repository-documentatie of code.

Lijst van Tools

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).

Schrijf u in voor onze nieuwsbrief

Ontvang gratis de nieuwste tips, trends en aanbiedingen.

E-mailadres

Abonneren

Gebruikstoepassingen van deze MCP Server

• Protocolbrug: Laat MCP-clients die stdio-transport gebruiken communiceren met servers die Streamable HTTP gebruiken, en andersom, waardoor de interoperabiliteit wordt vergroot.
• Legacy-systeemintegratie: Maakt integratie mogelijk van legacy MCP-tools of servers met moderne HTTP-gebaseerde AI-platforms, wat de herontwikkelingsinspanning vermindert.
• AI-workflowverbetering: Stelt AI-assistenten in staat om toegang te krijgen tot een breder scala aan tools en diensten door protocolkloven te overbruggen, waardoor mogelijke acties en databronnen worden verrijkt.
• Cross-platform ontwikkeling: Maakt het makkelijker om MCP-gebaseerde tools te ontwikkelen en testen in omgevingen die verschillende transporten prefereren, wat flexibiliteit voor ontwikkelaars biedt.

Hoe stel je het in

Windsurf

1. Zorg dat Python op je systeem is geïnstalleerd.
2. Clone de mcp-proxy repository of installeer via PyPI indien beschikbaar.
3. Bewerk je Windsurf configuratiebestand om de mcp-proxy MCP server toe te voegen.
4. Gebruik het volgende JSON-fragment in je configuratie:

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

5. Herstart Windsurf en controleer of de mcp-proxy server draait.

Claude

1. Zorg dat Python geïnstalleerd is.
2. Clone of installeer de mcp-proxy server.
3. Open Claude’s configuratie/instellingen voor MCP-servers.
4. Voeg de volgende configuratie toe:

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

5. Sla op en herstart Claude, controleer daarna de connectiviteit.

Cursor

1. Installeer Python en het mcp-proxy pakket.
2. Open de extensie of MCP-serverinstellingen van Cursor.
3. Voeg deze configuratie toe:

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

4. Sla de wijzigingen op en herstart Cursor.

Cline

1. Zorg dat Python is geïnstalleerd.
2. Installeer mcp-proxy via PyPI of clone de repo.
3. Bewerk het Cline configuratiebestand:

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

4. Sla op en herstart Cline.

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}"
      }
    }
  }
}

Hoe gebruik je deze MCP in flows

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.

Overzicht

| 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.

Onze mening

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.

MCP Score