Serwer MCP Proxy

Do czego służy serwer MCP Proxy?

Serwer MCP Proxy to narzędzie, które agreguje i udostępnia wiele serwerów zasobów MCP (Model Context Protocol) poprzez jeden serwer HTTP. Działając jako proxy, pozwala asystentom AI i klientom łączyć się z kilkoma różnymi serwerami MCP jednocześnie, łącząc ich narzędzia, zasoby i możliwości w jednym interfejsie. Takie rozwiązanie upraszcza integrację, ponieważ deweloperzy i przepływy pracy AI mogą uzyskać dostęp do różnych zewnętrznych źródeł danych, API lub usług przez jeden punkt końcowy. Serwer MCP Proxy obsługuje aktualizacje na żywo poprzez SSE (Server-Sent Events) lub streaming HTTP i jest wysoko konfigurowalny, co ułatwia realizację złożonych zadań, takich jak zapytania do baz danych, zarządzanie plikami czy integracje API, kierując je przez odpowiednie, podłączone serwery MCP.

Lista promptów

Brak informacji o szablonach promptów w repozytorium ani w dokumentacji.

Lista zasobów

Brak jawnie udokumentowanych zasobów w repozytorium ani w przykładowej konfiguracji. Serwer agreguje zasoby z podłączonych serwerów MCP, ale żadne nie są wymienione bezpośrednio.

Lista narzędzi

Serwer MCP Proxy nie udostępnia własnych narzędzi; działa jako proxy dla narzędzi z innych skonfigurowanych serwerów MCP (np. github, fetch, amap – patrz przykład konfiguracji).

Przykładowe zastosowania tego serwera MCP

• Agregowanie wielu serwerów MCP: Programiści mogą połączyć różne serwery MCP (np. dla GitHub, Fetch lub Amap) przez jeden punkt proxy, upraszczając konfigurację i zarządzanie.
• Zunifikowana brama API: Działa jako zunifikowana brama, przez którą asystenci AI mają dostęp do różnych zewnętrznych API i źródeł danych za pośrednictwem protokołu MCP, minimalizując złożoność integracji.
• Transmisja danych w czasie rzeczywistym: Obsługuje streaming SSE/HTTP, zapewniając aktualizacje na żywo z podłączonych serwerów MCP.
• Elastyczne wsparcie klientów: Może współpracować z różnymi typami klientów (stdio, sse, streamable-http), dzięki czemu łatwo dostosować go do wymagań różnych przepływów pracy.
• Scentralizowane uwierzytelnianie i logowanie: Oferuje scentralizowaną konfigurację tokenów uwierzytelniających i logowania, poprawiając bezpieczeństwo i możliwość śledzenia dostępu do wielu zasobów MCP.

Jak skonfigurować

Windsurf

1. Upewnij się, że masz Node.js oraz dostęp do plików konfiguracyjnych Windsurf.
2. Otwórz konfigurację Windsurf i znajdź sekcję mcpServers.
3. Dodaj MCP Proxy Server za pomocą poniższego fragmentu JSON:

   "mcpServers": {
     "mcp-proxy": {
       "command": "npx",
       "args": ["@TBXark/mcp-proxy@latest"],
       "env": {
         "GITHUB_PERSONAL_ACCESS_TOKEN": "<YOUR_TOKEN>"
       }
     }
   }
   

4. Zapisz konfigurację i zrestartuj Windsurf.
5. Zweryfikuj, czy MCP Proxy Server pojawia się w interfejsie Windsurf.

Uwaga: Klucze API przechowuj w zmiennych środowiskowych tak jak powyżej.

Claude

1. Znajdź interfejs lub plik konfiguracyjny Claude.
2. Dodaj MCP Proxy Server do sekcji mcpServers:

   "mcpServers": {
     "mcp-proxy": {
       "command": "npx",
       "args": ["@TBXark/mcp-proxy@latest"],
       "env": {
         "GITHUB_PERSONAL_ACCESS_TOKEN": "<YOUR_TOKEN>"
       }
     }
   }
   

3. Zapisz konfigurację i zrestartuj Claude.
4. Potwierdź, że MCP Proxy Server jest rozpoznawany przez Claude.

Uwaga: Używaj zmiennych środowiskowych dla tajnych tokenów.

Cursor

1. Upewnij się, że masz zainstalowany Node.js i dostęp do konfiguracji Cursor.
2. Edytuj konfigurację Cursor i dodaj poniższy fragment:

   "mcpServers": {
     "mcp-proxy": {
       "command": "npx",
       "args": ["@TBXark/mcp-proxy@latest"],
       "env": {
         "GITHUB_PERSONAL_ACCESS_TOKEN": "<YOUR_TOKEN>"
       }
     }
   }
   

3. Zapisz zmiany i zrestartuj Cursor.
4. Sprawdź, czy MCP Proxy Server jest dostępny.

Uwaga: Używaj zmiennych środowiskowych do przechowywania wrażliwych danych.

Cline

1. Otwórz plik konfiguracyjny Cline.
2. Wstaw dane MCP Proxy Server:

   "mcpServers": {
     "mcp-proxy": {
       "command": "npx",
       "args": ["@TBXark/mcp-proxy@latest"],
       "env": {
         "GITHUB_PERSONAL_ACCESS_TOKEN": "<YOUR_TOKEN>"
       }
     }
   }
   

3. Zapisz i zrestartuj Cline.
4. Potwierdź działanie w interfejsie Cline.

Uwaga: Klucze API przechowuj w parametrze env jak w przykładzie.

Przykład: zabezpieczanie kluczy API

"mcpServers": {
  "github": {
    "command": "npx",
    "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-github"],
    "env": {
      "GITHUB_PERSONAL_ACCESS_TOKEN": "<YOUR_TOKEN>"
    }
  }
}

Jak użyć tego MCP w przepływach

Użycie MCP w FlowHunt

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

Kliknij na komponent MCP, aby otworzyć panel konfiguracji. W sekcji konfiguracji systemowej MCP wstaw szczegóły swojego serwera MCP w poniższym formacie JSON:

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

Po skonfigurowaniu agent AI może korzystać z tego MCP jako narzędzia z dostępem do wszystkich jego funkcji i możliwości. Pamiętaj, aby zamienić “mcp-proxy” na faktyczną nazwę swojego serwera MCP oraz podać własny adres URL serwera.

Przegląd

Na podstawie powyższego, MCP Proxy to użyteczna warstwa agregacji zasobów MCP, ale nie udostępnia własnych narzędzi, zasobów ani szablonów promptów; jest to głównie rozwiązanie konfiguracyjne i routujące.

Nasza opinia

Ten serwer MCP najlepiej sprawdza się jako narzędzie backendowe, niewskazany do samodzielnego użytku, ale doskonały do agregacji i zarządzania wieloma serwerami MCP w jednym przepływie pracy. Dokumentacja jest czytelna w zakresie konfiguracji i bezpieczeństwa, ale brakuje szczegółów dot. promptów, narzędzi i zasobów. Ogólnie rzecz biorąc, to solidny element infrastruktury dla zaawansowanych użytkowników. Ocena: 5/10.

Ocena MCP