O que o servidor “mcp-proxy” MCP faz?

O mcp-proxy Servidor MCP atua como uma ponte entre os transportes MCP Streamable HTTP e stdio, permitindo comunicação perfeita entre assistentes de IA e diferentes tipos de servidores ou clientes Model Context Protocol (MCP). Sua função principal é traduzir entre esses dois protocolos de transporte amplamente utilizados, possibilitando que ferramentas, recursos e fluxos de trabalho desenvolvidos para um protocolo sejam acessados pelo outro sem modificações. Isso aprimora os fluxos de desenvolvimento ao permitir que assistentes de IA interajam com fontes de dados externas, APIs ou serviços que utilizam diferentes mecanismos de transporte, possibilitando tarefas como consultas a bancos de dados, gerenciamento de arquivos ou interações com APIs em sistemas diversos.

Lista de Prompts

Nenhum template de prompt é mencionado no repositório.

Lista de Recursos

Nenhum recurso MCP explícito é descrito na documentação ou código do repositório.

Lista de Ferramentas

Nenhuma ferramenta está definida na documentação do repositório ou código visível (ex: nenhuma função explícita, ferramentas ou server.py com definições de ferramentas presentes).

Casos de Uso deste Servidor MCP

• Ponte de Protocolos: Permite que clientes MCP usando transporte stdio comuniquem-se com servidores usando Streamable HTTP, e vice-versa, ampliando a interoperabilidade.
• Integração de Sistemas Legados: Facilita a integração de ferramentas ou servidores MCP legados com plataformas modernas de IA baseadas em HTTP, reduzindo o esforço de reimplementação.
• Aprimoramento de Fluxo de Trabalho de IA: Permite que assistentes de IA acessem uma gama maior de ferramentas e serviços ao preencher lacunas de protocolo, enriquecendo as ações e fontes de dados possíveis.
• Desenvolvimento Multiplataforma: Facilita o desenvolvimento e teste de ferramentas baseadas em MCP em ambientes que preferem diferentes transportes, aumentando a flexibilidade do desenvolvedor.

Como configurar

Windsurf

1. Certifique-se de que o Python está instalado em seu sistema.
2. Clone o repositório mcp-proxy ou instale via PyPI, se disponível.
3. Edite o arquivo de configuração do Windsurf para adicionar o servidor MCP mcp-proxy.
4. Use o seguinte trecho JSON na sua configuração:

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

5. Reinicie o Windsurf e verifique se o servidor mcp-proxy está em execução.

Claude

1. Certifique-se de que o Python está instalado.
2. Clone ou instale o servidor mcp-proxy.
3. Abra as configurações do Claude para servidores MCP.
4. Adicione a seguinte configuração:

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

5. Salve e reinicie o Claude, depois verifique a conectividade.

Cursor

1. Instale o Python e o pacote mcp-proxy.
2. Abra as configurações de extensão ou servidor MCP do Cursor.
3. Adicione esta configuração:

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

4. Salve as alterações e reinicie o Cursor.

Cline

1. Certifique-se de que o Python está instalado.
2. Instale o mcp-proxy via PyPI ou clone o repositório.
3. Edite o arquivo de configuração do Cline:

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

4. Salve e reinicie o Cline.

Protegendo Chaves de API

Você pode proteger variáveis de ambiente (ex: chaves de API) usando env na sua configuração:

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

Como usar este MCP em fluxos

Usando MCP no FlowHunt

Para integrar servidores MCP ao seu fluxo de trabalho FlowHunt, comece adicionando o componente MCP ao seu fluxo e conectando-o ao seu agente de IA:

Clique no componente MCP para abrir o painel de configuração. Na seção de configuração MCP do sistema, insira os detalhes do seu servidor MCP usando este formato JSON:

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

Uma vez configurado, o agente de IA poderá usar este MCP como uma ferramenta com acesso a todas as suas funções e capacidades. Lembre-se de trocar “mcp-proxy” para o nome real do seu servidor MCP e substituir a URL pela URL do seu próprio servidor MCP.

Visão Geral

| Suporte a Roots | ⛔ | Nenhuma menção |

Com base no exposto, o mcp-proxy é altamente especializado para tradução de protocolos, mas não fornece ferramentas, prompts ou recursos prontos para uso. Seu valor está na integração e conectividade, não em utilidades diretas de LLM.

Nossa opinião

O mcp-proxy é um utilitário essencial para fazer ponte entre protocolos de transporte MCP, sendo altamente valioso em ambientes onde incompatibilidades de protocolo limitam a interoperabilidade de ferramentas de IA/LLM. No entanto, ele não fornece aprimoramentos LLM diretos, como recursos, prompts ou ferramentas. Para o caso de uso pretendido, é um projeto robusto e bem suportado. Nota: 6/10 para utilidade geral MCP, 9/10 se você precisa de ponte de protocolo especificamente.

Pontuação MCP