mcp-proxy Serwer MCP

Do czego służy serwer “mcp-proxy” MCP?

mcp-proxy Serwer MCP działa jako most pomiędzy transportami Streamable HTTP i stdio MCP, umożliwiając płynną komunikację między asystentami AI a różnymi typami serwerów lub klientów Model Context Protocol (MCP). Jego główną funkcją jest tłumaczenie pomiędzy tymi dwoma szeroko stosowanymi protokołami transportowymi, dzięki czemu narzędzia, zasoby i workflowy stworzone dla jednego protokołu mogą być dostępne przez drugi – bez modyfikacji. Usprawnia to procesy rozwojowe, pozwalając asystentom AI na interakcję z zewnętrznymi źródłami danych, API lub usługami, które korzystają z różnych mechanizmów transportowych, umożliwiając m.in. zapytania do baz danych, zarządzanie plikami czy obsługę API w różnych systemach.

Lista promptów

W repozytorium nie wymieniono żadnych szablonów promptów.

Lista zasobów

W dokumentacji repozytorium ani w kodzie nie opisano żadnych wyraźnych zasobów MCP.

Lista narzędzi

W dokumentacji repozytorium ani w widocznym kodzie nie zdefiniowano żadnych narzędzi (np. brak wyraźnych funkcji, narzędzi czy server.py z definicjami narzędzi).

Przykładowe zastosowania tego serwera MCP

• Most protokołów: Umożliwia klientom MCP korzystającym z transportu stdio komunikację z serwerami obsługującymi Streamable HTTP i odwrotnie, rozszerzając interoperacyjność.
• Integracja systemów legacy: Ułatwia integrację narzędzi lub serwerów MCP legacy z nowoczesnymi platformami AI opartymi o HTTP, ograniczając konieczność przebudowy.
• Wzbogacenie workflowów AI: Pozwala asystentom AI korzystać z szerszego wachlarza narzędzi i usług przez mostkowanie protokołów, poszerzając zakres możliwych akcji i źródeł danych.
• Rozwój międzyplatformowy: Ułatwia tworzenie i testowanie narzędzi MCP w środowiskach preferujących różne transporty, zwiększając elastyczność pracy deweloperskiej.

Jak skonfigurować

Windsurf

1. Upewnij się, że Python jest zainstalowany na Twoim systemie.
2. Sklonuj repozytorium mcp-proxy lub zainstaluj przez PyPI, jeśli jest dostępne.
3. Edytuj plik konfiguracyjny Windsurf, aby dodać serwer MCP mcp-proxy.
4. Użyj poniższego fragmentu JSON w swojej konfiguracji:

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

5. Zrestartuj Windsurf i upewnij się, że serwer mcp-proxy działa.

Claude

1. Upewnij się, że Python jest zainstalowany.
2. Sklonuj lub zainstaluj serwer mcp-proxy.
3. Otwórz ustawienia/konfigurację Claude dla serwerów MCP.
4. Dodaj poniższą konfigurację:

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

5. Zapisz i zrestartuj Claude, następnie sprawdź połączenie.

Cursor

1. Zainstaluj Pythona i pakiet mcp-proxy.
2. Otwórz rozszerzenie Cursor lub ustawienia serwera MCP.
3. Dodaj tę konfigurację:

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

4. Zapisz zmiany i zrestartuj Cursor.

Cline

1. Upewnij się, że Python jest zainstalowany.
2. Zainstaluj mcp-proxy przez PyPI lub sklonuj repozytorium.
3. Edytuj plik konfiguracyjny Cline:

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

4. Zapisz i zrestartuj Cline.

Zabezpieczanie kluczy API

Możesz zabezpieczyć zmienne środowiskowe (np. klucze API) korzystając z env w konfiguracji:

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

Jak używać tego MCP we flowach

Korzystanie z MCP w FlowHunt

Aby zintegrować serwery MCP w swoim workflowie FlowHunt, zacznij od dodania komponentu MCP do swojego flow i połącz go z agentem AI:

Kliknij komponent MCP, aby otworzyć panel konfiguracji. W sekcji systemowej konfiguracji MCP wklej szczegóły serwera MCP w tym formacie JSON:

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

Po konfiguracji agent AI może używać tego MCP jako narzędzia, uzyskując dostęp do wszystkich jego funkcji i możliwości. Pamiętaj, aby zmienić “mcp-proxy” na faktyczną nazwę Twojego serwera MCP i podać własny adres URL serwera MCP.

Podsumowanie

| Roots Support | ⛔ | Brak wzmianki |

Na podstawie powyższego, mcp-proxy jest wysoce wyspecjalizowanym rozwiązaniem do tłumaczenia protokołów, ale nie dostarcza narzędzi, promptów ani zasobów w standardzie. Jego wartość leży w integracji i łączności, a nie w bezpośrednich funkcjach LLM.

Nasza opinia

mcp-proxy to kluczowe narzędzie do mostkowania protokołów transportowych MCP, niezwykle cenne tam, gdzie niedopasowanie protokołów ogranicza interoperacyjność narzędzi AI/LLM. Nie dostarcza jednak bezpośrednich rozszerzeń LLM, takich jak zasoby, prompty czy narzędzia. W swoim docelowym zastosowaniu to solidny, dobrze wspierany projekt. Ocena: 6/10 jako ogólna użyteczność MCP, 9/10, jeśli potrzebujesz mostkowania protokołów.

Ocena MCP