mcp-proxy MCP-server

Hva gjør “mcp-proxy” MCP-serveren?

mcp-proxy MCP-serveren fungerer som en bro mellom Streamable HTTP og stdio MCP-transporter, og muliggjør sømløs kommunikasjon mellom AI-assistenter og ulike typer Model Context Protocol (MCP)-servere eller klienter. Hovedfunksjonen er å oversette mellom disse to mye brukte transportprotokollene, slik at verktøy, ressurser og arbeidsflyter laget for én protokoll kan brukes via den andre uten endringer. Dette forbedrer utviklingsarbeidet ved å gjøre det mulig for AI-assistenter å samhandle med eksterne datakilder, API-er eller tjenester som bruker forskjellige transportmekanismer, og muliggjør dermed oppgaver som databaseforespørsler, filhåndtering eller API-interaksjon på tvers av ulike systemer.

Liste over Prompter

Ingen prompt-maler er nevnt i repoet.

Liste over Ressurser

Ingen eksplisitte MCP-ressurser er beskrevet i dokumentasjonen eller koden til repoet.

Liste over Verktøy

Ingen verktøy er definert i repoets dokumentasjon eller synlig kode (f.eks. ingen eksplisitte funksjoner, verktøy eller server.py med verktøydefinisjoner tilstede).

Bruksområder for denne MCP-serveren

• Protokollbroing: Lar MCP-klienter som bruker stdio-transport kommunisere med servere som bruker Streamable HTTP, og omvendt, og utvider interoperabiliteten.
• Integrering av eldre systemer: Forenkler integrering av eldre MCP-verktøy eller servere med moderne HTTP-baserte AI-plattformer, og reduserer behovet for omutvikling.
• Forbedring av AI-arbeidsflyt: Gjør det mulig for AI-assistenter å få tilgang til et bredere spekter av verktøy og tjenester ved å bygge bro over protokollhull, og beriker mulige handlinger og datakilder.
• Plattformuavhengig utvikling: Gjør det enklere å utvikle og teste MCP-baserte verktøy på tvers av miljøer som foretrekker ulike transporter, og forbedrer utviklerens fleksibilitet.

Hvordan sette det opp

Windsurf

1. Sørg for at Python er installert på systemet ditt.
2. Klon mcp-proxy-repoet eller installer via PyPI hvis tilgjengelig.
3. Rediger Windsurf-konfigurasjonsfilen din for å legge til mcp-proxy MCP-serveren.
4. Bruk følgende JSON-snutt i konfigurasjonen din:

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

5. Start Windsurf på nytt og verifiser at mcp-proxy-serveren kjører.

Claude

1. Sørg for at Python er installert.
2. Klon eller installer mcp-proxy-serveren.
3. Åpne Claudes konfigurasjon/innstillinger for MCP-servere.
4. Legg til følgende konfigurasjon:

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

5. Lagre og start Claude på nytt, og verifiser tilkoblingen.

Cursor

1. Installer Python og mcp-proxy-pakken.
2. Åpne Cursors utvidelse eller MCP-serverinnstillinger.
3. Legg til denne konfigurasjonen:

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

4. Lagre endringer og start Cursor på nytt.

Cline

1. Sørg for at Python er installert.
2. Installer mcp-proxy via PyPI eller klon repoet.
3. Rediger Cline-konfigurasjonsfilen:

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

4. Lagre og start Cline på nytt.

Sikre API-nøkler

Du kan sikre miljøvariabler (f.eks. API-nøkler) ved å bruke env i konfigurasjonen din:

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

Hvordan bruke denne MCP-en i flyter

Bruke MCP i FlowHunt

For å integrere MCP-servere i FlowHunt-arbeidsflyten din, start med å legge til MCP-komponenten i flyten og koble den til AI-agenten din:

Klikk på MCP-komponenten for å åpne konfigurasjonspanelet. I seksjonen for system-MCP-konfigurasjon limer du inn detaljene til MCP-serveren din ved å bruke dette JSON-formatet:

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

Når dette er konfigurert, kan AI-agenten nå bruke denne MCP-en som et verktøy med tilgang til alle dens funksjoner og egenskaper. Husk å endre “mcp-proxy” til det faktiske navnet på din MCP-server og bytt ut URL-en med din egen MCP-server-URL.

Oversikt

| Roots-støtte | ⛔ | Ikke nevnt |

Basert på ovenstående er mcp-proxy svært spesialisert for protokolloversettelse, men tilbyr ikke verktøy, prompter eller ressurser ut av boksen. Verdien ligger i integrasjon og tilkobling, ikke i å tilby direkte LLM-verktøy.

Vår mening

mcp-proxy er et kritisk verktøy for å bygge bro mellom MCP-transportprotokoller og gjør det svært verdifullt i miljøer hvor protokollmismatch begrenser interoperabiliteten mellom AI/LLM-verktøy. Den gir imidlertid ikke direkte LLM-forbedringer som ressurser, prompter eller verktøy. For sitt tiltenkte bruksområde er det et robust, godt støttet prosjekt. Vurdering: 6/10 for generell MCP-nytte, 9/10 hvis du spesifikt har behov for protokollbroing.

MCP-score